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基于学习的人脸图像超分辨率重建方法研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-23页
    1.1 课题研究背景与意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-18页
        1.2.1 人脸图像超分辨率重建方法研究现状第11-13页
        1.2.2 图像超分辨率重建方法研究现状第13-18页
    1.3 论文主要内容及结构安排第18-22页
    1.4 本章小结第22-23页
2 图像超分辨率重建理论及分析第23-47页
    2.1 引言第23页
    2.2 图像超分辨率重建基础第23-26页
        2.2.1 图像超分辨率重建第23-24页
        2.2.2 图像降质过程分析第24-25页
        2.2.3 图像超分辨率重建问题数学描述及分析第25-26页
    2.3 常见的超分辨率重建方法原理分析第26-34页
        2.3.1 基于插值的超分辨率重建方法第27-28页
        2.3.2 基于重构的超分辨率重建方法第28-30页
        2.3.3 基于学习的超分辨率重建方法第30-34页
    2.4 稀疏表示模型与图像超分辨率重建第34-43页
        2.4.1 信号稀疏表示模型第34-37页
        2.4.2 稀疏表示系数优化求解算法第37-39页
        2.4.3 稀疏表示中字典学习算法第39-42页
        2.4.4 稀疏表示与图像超分辨率的关系第42-43页
    2.5 图像质量评价指标第43-46页
        2.5.1 逼真度评价指标第44页
        2.5.2 基于结构失真的评价指标第44-46页
    2.6 本章小结第46-47页
3 基于特征字典学习和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建第47-71页
    3.1 引言第47页
    3.2 基于稀疏表示的人脸图像超分辨率重建框架第47-49页
    3.3 基于稀疏表示的图像超分辨重建中字典特征选取问题分析第49-51页
    3.4 基于GASS-LAP特征字典和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建方法第51-56页
        3.4.1 GASS-LAP图像特征提取方法第51-53页
        3.4.2 基于GASS-LAP特征的字典对训练方法第53-56页
        3.4.3 基于GASS-LAP特征字典和稀疏表示的高分辨人脸图像重构第56页
    3.5 基于SAE特征字典和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建方法第56-61页
        3.5.1 SAE模型及图像特征提取方法第57-58页
        3.5.2 SAE模型训练方法第58-60页
        3.5.3 基于SAE特征的字典训练方法第60页
        3.5.4 基于SAE特征字典和稀疏表示的高分辨人脸图像重构第60-61页
    3.6 仿真实验第61-69页
        3.6.1 实验说明第61-63页
        3.6.2 本章所提的两种特征字典的学习训练构造效果第63-65页
        3.6.3 不同方法下人脸图像重建质量仿真效果对比及分析第65-69页
    3.7 本章小结第69-71页
4 基于GAPG-TV和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建第71-89页
    4.1 引言第71页
    4.2 离散全变分TV模型第71-73页
    4.3 基于GAPG-TV的图像恢复第73-79页
        4.3.1 加速临近梯度APG算法第73-75页
        4.3.2 广义加速临近梯度GAPG算法第75-76页
        4.3.3 各向异性全变分GAPG图像恢复第76-79页
    4.4 基于GAPG-TV和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建方法第79-82页
        4.4.1 基于GAPG-TV和稀疏表示的人脸图像超分辨率重建框架第79-80页
        4.4.2 高分辨率纹理图像处理第80-81页
        4.4.3 基于GAPG-TV的高分辨率人脸图像重构第81-82页
    4.5 仿真实验第82-87页
        4.5.1 实验说明第82-83页
        4.5.2 不同方法下图像重建质量仿真效果对比及分析第83-87页
    4.6 本章小结第87-89页
5 总结与展望第89-93页
    5.1 论文工作总结第89-90页
    5.2 工作展望第90-93页
致谢第93-95页
参考文献第95-103页
附录第103页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第103页
    B.作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果目录第103页

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