| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容和主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 MAP图像超分辨率重建可行性分析及评价标准 | 第19-29页 |
| 2.1 超分辨率重建的概念及前提条件 | 第19-21页 |
| 2.2 超分辨重建的退化模型 | 第21-23页 |
| 2.2.1 退化模型介绍 | 第21-22页 |
| 2.2.2 退化模型的数学表达 | 第22-23页 |
| 2.3 MAP超分辨率重建算法 | 第23-24页 |
| 2.4 图像超分辨率复原研究内容 | 第24-25页 |
| 2.5 图像超分辨率重建的重要评价标准 | 第25-27页 |
| 2.5.1 主观评价 | 第26页 |
| 2.5.2 客观评价 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于图像增强的ORB图像匹配算法研究 | 第29-47页 |
| 3.1 ORB匹配算法 | 第30-33页 |
| 3.1.1 FAST算子特征点检测 | 第30-32页 |
| 3.1.2 BRIEF特征点描述 | 第32-33页 |
| 3.1.3 最近邻Hamming距离匹配 | 第33页 |
| 3.2 改进ORB匹配算法研究 | 第33-38页 |
| 3.2.1 Retinex算法引入 | 第34-35页 |
| 3.2.2 模糊理论 | 第35-36页 |
| 3.2.3 模糊MSR算法 | 第36-38页 |
| 3.3 仿真实验 | 第38-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 基于Curvelet的彩色图像插值算法研究 | 第47-65页 |
| 4.1 传统图像插值算法 | 第47-50页 |
| 4.2 改进彩色图像插值算法 | 第50-58页 |
| 4.2.1 RGB颜色空间 | 第51-52页 |
| 4.2.2 基于多维梯度的彩色Canny边缘检测 | 第52-54页 |
| 4.2.3 Curvelet方向因子 | 第54-56页 |
| 4.2.4 Curvelet插值算法 | 第56-58页 |
| 4.3 仿真实验 | 第58-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-69页 |
| 5.1 总结 | 第65-66页 |
| 5.2 下一步工作以及展望 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A 攻读硕士期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 附录B 攻读硕士期间获得的软件著作权 | 第77页 |