视频超分辨率技术研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·超分辨率技术的概述 | 第12-16页 |
| ·观测模型 | 第13-14页 |
| ·超分辨率技术的典型步骤 | 第14-15页 |
| ·超分辨率技术的评价标准 | 第15-16页 |
| ·超分辨率技术的分类和研究进展 | 第16-23页 |
| ·多帧超分辨率技术的研究现状 | 第17-20页 |
| ·视频超分辨率技术的研究现状 | 第20-21页 |
| ·单帧超分辨率技术的研究现状 | 第21-23页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第23-25页 |
| 2 基于单帧的超分辨率技术 | 第25-49页 |
| ·单帧超分辨率方法 | 第25-29页 |
| ·传统的估计方法 | 第25-26页 |
| ·核回归等插值方法 | 第26-27页 |
| ·基于学习的超分辨率方法 | 第27-29页 |
| ·基于自相似的单帧图码本方法 | 第29-33页 |
| ·高频的损失 | 第29-30页 |
| ·高频的恢复 | 第30-32页 |
| ·码本自学习的方法 | 第32-33页 |
| ·单帧码本方法改进的理论基础 | 第33-36页 |
| ·块重复和不同尺寸下的局部相似特性 | 第33-35页 |
| ·方差、距离与相似数目的关系 | 第35-36页 |
| ·单帧码本方法改进的实现方法 | 第36-43页 |
| ·自训练库的生成和改进方法框图 | 第36-37页 |
| ·相似块搜素 | 第37-41页 |
| ·融合方法 | 第41-42页 |
| ·亮度全变分的正则项 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 3 基于运动估计的视频超分辨率技术 | 第49-78页 |
| ·超分辨率步骤及参考帧选取 | 第49-51页 |
| ·超分辨率步骤 | 第49-50页 |
| ·参考帧的选取 | 第50-51页 |
| ·运动估计 | 第51-56页 |
| ·光流运动估计 | 第51-54页 |
| ·块运动估计 | 第54-56页 |
| ·基于预测和分层的自适应阈值运动估计 | 第56-62页 |
| ·理论基础 | 第57页 |
| ·运动估计框图 | 第57-58页 |
| ·自适应阈值 | 第58-59页 |
| ·矢量场预测 | 第59-60页 |
| ·错误矢量校正 | 第60-61页 |
| ·运动估计的实验结果 | 第61-62页 |
| ·正则化重构 | 第62-67页 |
| ·MAP算法原理 | 第62-63页 |
| ·MAP最优问题的求解 | 第63-64页 |
| ·随机正则化方法 | 第64-65页 |
| ·确定性正则化方法 | 第65-67页 |
| ·基于梯度的确定性正则化模型 | 第67-68页 |
| ·图像梯度计算 | 第67页 |
| ·梯度全变分正则项 | 第67-68页 |
| ·实验结果与分析 | 第68-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 4 总结与展望 | 第78-80页 |
| ·总结 | 第78页 |
| ·展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 作者攻读硕士学位期间的研究成果 | 第84页 |
