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基于分块马尔可夫网络模型的人脸图像超分辨率重构算法的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-19页
   ·研究的背景和意义第8-10页
   ·超分辨率重构技术的发展第10-16页
     ·图像分辨率第10页
     ·超分辨率重构技术第10-12页
     ·超分辨率重构方法第12-16页
   ·论文的研究目的和研究内容第16-18页
   ·论文的组织结构第18-19页
第二章 马尔可夫随机场及其在图像超分辨率中的应用第19-28页
   ·马尔可夫模型第19-20页
     ·随机过程的概念第19页
     ·马尔可夫模型的定义第19-20页
   ·马尔可夫随机场理论第20-22页
     ·基本概念第20-21页
     ·马尔可夫随机场第21-22页
   ·基于马尔科夫模型的SR算法新框架第22-27页
     ·基于低分辨率图像的观察模型第22-24页
     ·基于高分辨率图像的贝叶斯估计(MAP)第24-25页
     ·SR图像的先验模型第25页
     ·MAP-MRF框架第25-26页
     ·基于学习的SR新框架第26-27页
   ·小结第27-28页
第三章 基于MN模型的人脸图像超分辨率算法设计第28-37页
   ·表示方法第28-30页
   ·马尔可夫网络模型第30-32页
   ·算法第32-36页
     ·为函数φ选择k个最邻近块第32-33页
     ·为函数ψ计算块间兼容性第33-36页
   ·小结第36-37页
第四章 实验平台设计与算法评价第37-56页
   ·实验软件的功能设计第37页
   ·实验软件的结构设计第37-38页
   ·实验软件的界面设计第38-40页
     ·界面结构图设计第38-39页
     ·界面演示第39-40页
   ·编程工具和环境第40页
     ·开发平台第40页
     ·软件开发工具第40页
   ·关键技术第40-50页
     ·BMP(Bitmap_File)图像格式分析第40-44页
     ·位图图像的读写第44-46页
     ·客户区绘图第46-47页
     ·多文档界面实现第47-50页
   ·实验结果与分析第50-55页
     ·训练图像集的构造第50-52页
     ·实验结果第52-55页
     ·时间复杂度分析第55页
   ·小结第55-56页
第五章 结论与展望第56-58页
   ·论文完成的研究工作及成果第56-57页
   ·下一步的研究工作第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
攻读硕士期间的主要科研成果第64页

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