| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第15-16页 |
| 1.2 图像超分辨率重建的内容和理论依据 | 第16-18页 |
| 1.2.1 与图像超分辨率重建相关的图像处理技术 | 第16-17页 |
| 1.2.2 图像超分辨率重建的退化模型 | 第17-18页 |
| 1.3 图像超分辨率重建的方法 | 第18-20页 |
| 1.3.1 多幅图像超分辨率重建的方法 | 第18-19页 |
| 1.3.2 单幅图像超分辨率重建的方法 | 第19-20页 |
| 1.4 图像超分辨率重建的评价标准 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第21-23页 |
| 第二章 基于遗传算法和正则先验模型的图像超分辨率重建 | 第23-39页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 相关理论背景 | 第23-30页 |
| 2.2.1 遗传算法的理论 | 第23-26页 |
| 2.2.2 正则约束项 | 第26-28页 |
| 2.2.3 自适应稀疏域选择 | 第28-30页 |
| 2.3 算法的提出及具体实施步骤 | 第30-32页 |
| 2.4 实验结果和分析 | 第32-37页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第32-33页 |
| 2.4.2 遗传算法的有效性 | 第33-34页 |
| 2.4.3 无噪声图像实验结果 | 第34-35页 |
| 2.4.4 噪声图像实验结果 | 第35-37页 |
| 2.4.5 CPU的运行时间和收敛性比较 | 第37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 基于稀疏表示系数聚类的图像超分辨率重建 | 第39-49页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 相关理论背景 | 第39-42页 |
| 3.2.1 稀疏表示理论 | 第39-41页 |
| 3.2.2 聚类问题的描述 | 第41-42页 |
| 3.3 基于稀疏表示系数聚类的图像超分辨率重建 | 第42-45页 |
| 3.3.1 图像预处理及特征获取 | 第42-43页 |
| 3.3.2 PCA降维 | 第43页 |
| 3.3.3 特征子空间中映射关系的学习 | 第43-45页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第45-48页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第46页 |
| 3.4.2 实验比较 | 第46-48页 |
| 3.4.3 映射关系的个数对结果的影响 | 第48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于图像块选择处理的图像超分辨率重建 | 第49-55页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 基于多线性映射的图像超分辨率重建 | 第49-51页 |
| 4.3 基于图像块选择处理的图像超分辨率重建 | 第51页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第51-54页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第52-53页 |
| 4.4.2 实验比较 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |