| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·图像超分辨重建的评价指标 | 第12-13页 |
| ·研究内容与创新 | 第13-14页 |
| ·论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 图像超分辨重建的字典学习和正则约束的理论基础 | 第16-22页 |
| ·图像的超分辨重建模型 | 第16-17页 |
| ·基于稀疏表示字典学习的重建方法 | 第17-20页 |
| ·正则约束 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于成对字典学习和双边正则的图像超分辨重建 | 第22-46页 |
| ·基于成对字典学习和双边正则的重建模型 | 第22-24页 |
| ·构建成对字典 | 第24-25页 |
| ·双边正则约束 | 第25-28页 |
| ·PDL 算法的重建流程 | 第28-29页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第29-43页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第29-31页 |
| ·验证双字典的有效性 | 第31-33页 |
| ·无噪条件下 PDL 算法与现有重建方法的对比 | 第33-41页 |
| ·有噪条件下 PDL 算法与现有重建方法的对比 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-46页 |
| 第四章 基于非局部字典学习和先验正则的图像超分辨重建 | 第46-66页 |
| ·基于非局部字典学习和先验正则的重建模型 | 第46-48页 |
| ·构建非局部字典 | 第48-49页 |
| ·局部核回归正则和非局部正则的联合应用 | 第49-51页 |
| ·NPDL 算法的重建流程 | 第51-52页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第52-64页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第52-53页 |
| ·验证双字典的有效性 | 第53-54页 |
| ·无噪条件下 NPDL 算法与现有重建算法的对比 | 第54-62页 |
| ·有噪条件下 NPDL 算法与现有重建方法的对比 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 第五章 基于 TV 特征提取和加权平均的图像超分辨重建 | 第66-84页 |
| ·基于 TV 特征提取和加权平均的重建模型 | 第66-67页 |
| ·TV 特征提取和加权平均 | 第67-68页 |
| ·TVWA 算法的重建流程 | 第68-70页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第70-81页 |
| ·实验条件与参数设定 | 第70-71页 |
| ·无噪条件下 TVWA 算法与现有重建方法的对比 | 第71-79页 |
| ·有噪条件下 TVWA 算法与现有重建方法的对比 | 第79-81页 |
| ·本文三种重建方法的对比 | 第81页 |
| ·小结 | 第81-84页 |
| 第六章 总结与展望 | 第84-86页 |
| ·总结 | 第84-85页 |
| ·展望 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 硕士期间成果 | 第94-95页 |
