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图像超分辨率重建中的配准算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-21页
   ·研究背景第9-10页
   ·超分辨率重建与图像配准的关系第10-11页
   ·图像配准原理第11-14页
     ·图像配准定义第11-12页
     ·图像变换类型第12-14页
   ·图像配准算法第14-19页
     ·图像配准算法分类第14-16页
     ·基于Taylor级数展开的配准算法第16-17页
     ·基于块的配准算法第17-18页
     ·基于光流的配准算法第18-19页
   ·本文内容安排及创新点第19-21页
2 基于光流的图像配准第21-33页
   ·光流场和运动场第21-23页
   ·光流算法分类第23-24页
     ·微分法第23页
     ·匹配法第23页
     ·能量法第23页
     ·相位法第23-24页
   ·基本等式第24-25页
   ·局部平滑约束算法第25-27页
     ·Lucas-Kanade算法第25页
     ·参数对Lucas-Kanade算法的影响第25-27页
   ·全局平滑约束算法第27-31页
     ·Horn-Schunck算法第27-28页
     ·参数对Horn-Schunck算法的影响第28-31页
   ·光流计算中存在的问题第31-32页
     ·理论上的不足第31页
     ·实际技术上的缺陷第31-32页
     ·有待解决的问题第32页
   ·光流算法误差测量第32-33页
3 改进的基于光流的配准算法第33-46页
   ·一种基于耦合偏微分方程的全局平滑约束算法第33-42页
     ·算法概述第33-35页
     ·模型的数值处理第35-37页
     ·实验结果与分析第37-42页
   ·改进的基于耦合偏微分方程的局部与全局混合约束算法第42-43页
     ·算法概述第42页
     ·模型的数值处理第42页
     ·实验结果与分析第42-43页
   ·p值的自适应设定第43-44页
   ·光流算法比较第44-46页
4 改进的配准算法在超分辨率重建中的应用第46-64页
   ·问题描述第46页
   ·超分辨率重建概述第46-51页
     ·理论基础第47-48页
     ·退化模型第48-49页
     ·病态性及正则化处理第49-51页
     ·超分辨率重建的图像质量评价标准第51页
   ·一种基于耦合偏微分方程的正则化方法第51-57页
     ·算法概述第51-52页
     ·模型的数值处理第52-53页
     ·实验结果与分析第53-56页
     ·p值的选择第56-57页
   ·基于新算法的超分辨率重建第57-64页
     ·算法实现第57-61页
     ·实验结果与分析第61-64页
5 结论第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-72页

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