视频图像超分辨率重构研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文研究方案和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.6 章节安排 | 第17-19页 |
| 第二章 超分辨率重构概述 | 第19-28页 |
| 2.1 视频图像超分辨率重构理论模型 | 第20-21页 |
| 2.2 超分辨率重构问题难点 | 第21-22页 |
| 2.3 常用超分辨率重构算法 | 第22-27页 |
| 2.3.1 基于频域的方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于空域的方法 | 第23-26页 |
| 2.3.3 基于学习的方法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于正则化的超分辨率重构算法研究 | 第28-39页 |
| 3.1 基于正则化的超分辨率重构算法一般模型 | 第28-29页 |
| 3.2 保真项选择 | 第29-30页 |
| 3.3 正则项选择 | 第30-31页 |
| 3.4 图像质量评价方法 | 第31-34页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于互信息的视频序列图像配准研究 | 第39-54页 |
| 4.1 图像配准基本原理 | 第39-41页 |
| 4.2 常用图像配准算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 基于像素的图像配准 | 第41-44页 |
| 4.2.2 基于特征的图像配准 | 第44-45页 |
| 4.3 基于互信息的图像配准 | 第45-50页 |
| 4.3.1 基本原理 | 第45页 |
| 4.3.2 PSO算法 | 第45-48页 |
| 4.3.3 Powell算法 | 第48-49页 |
| 4.3.4 改进的基于互信息的图像配准算法 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 交替最小化超分辨率重构算法 | 第54-74页 |
| 5.1 现有超分辨率重构算法分析 | 第54-55页 |
| 5.2 有理数级放大倍数模糊估计正则项 | 第55-57页 |
| 5.3 彩色图像处理 | 第57-61页 |
| 5.4 交替最小化超分辨率重构算法流程 | 第61-63页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第63-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 总结 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第83-84页 |
| 发表的学术论文 | 第83页 |
| 申请的专利 | 第83页 |
| 参与的项目 | 第83-84页 |
