基于单字典稀疏表示的图像超分辨率重建技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 频域超分辨率 | 第8-9页 |
| 1.2.2 空域超分辨率 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要工作以及组织结构安排 | 第11-12页 |
| 第2章 基于稀疏表示的超分辨率理论基础 | 第12-21页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 过完备字典学习 | 第12-15页 |
| 2.2.1 最优方向方法(MOD) | 第13-14页 |
| 2.2.2 广义主成分分析法(GPCA) | 第14页 |
| 2.2.3 K奇异值分解方法(K-SVD) | 第14-15页 |
| 2.3 过完备稀疏表示 | 第15-18页 |
| 2.3.1 匹配追踪算法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 正交匹配追踪算法 | 第17-18页 |
| 2.4 基于稀疏表示的超分辨率重建算法 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于单字典稀疏表示的图像超分辨率重建 | 第21-38页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 自适应图像块尺寸 | 第22-26页 |
| 3.2.1 图像的边缘检测 | 第22-25页 |
| 3.2.2 图像块尺寸自适应算法 | 第25-26页 |
| 3.3 单字典稀疏表示 | 第26-31页 |
| 3.3.1 单字典的设计 | 第28-29页 |
| 3.3.2 单字典算法框架 | 第29-31页 |
| 3.4 低秩融合 | 第31-33页 |
| 3.5 残差补偿 | 第33-34页 |
| 3.6 整体算法流程 | 第34-37页 |
| 3.7 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第38-49页 |
| 4.1 实验条件 | 第38-39页 |
| 4.2 彩色图像的重建 | 第39页 |
| 4.3 主观质量评价方法 | 第39-40页 |
| 4.4 客观评价标准 | 第40-41页 |
| 4.5 实验结果分析 | 第41-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文结论 | 第49-50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 详细摘要 | 第57-61页 |
