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基于学习的图像超分辨率技术及其应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·图像超分辨率第10-11页
   ·选题背景及研究意义第11-12页
   ·国内外近十年研究现状及发展趋势第12-16页
   ·论文的主要内容及行文结构第16-17页
     ·论文的主要内容第16页
     ·论文的行文结构第16-17页
第2章 图像超分辨率算法第17-33页
   ·超分辨率算法的理论基础第17-18页
   ·基于插值的图像超分辨率算法第18-22页
     ·最近邻插值第19-20页
     ·双线性插值第20页
     ·双三次样条插值第20-22页
   ·基于重建的图像超分辨率算法第22-28页
     ·迭代反投影第23-24页
     ·最大后验概率第24-26页
     ·凸集投影第26-28页
   ·基于学习的图像超分辨率算法第28-32页
     ·Example-based 算法(One-pass 算法)第29-30页
     ·基于邻域嵌入算法第30-31页
     ·支持向量机的方法第31-32页
   ·本章小结第32-33页
第3章 能量优化框架下基于学习的图像超分辨率算法第33-55页
   ·细节获取第33-34页
   ·边缘光滑第34-38页
   ·超分辨率重建模型第38-42页
     ·能量方程定义及求解方法第38-40页
     ·训练集产生第40-41页
     ·搜索匹配算法第41-42页
     ·超分辨率过程第42页
   ·图像质量评估和实验结果对比分析第42-53页
     ·图像质量评估方法第42-46页
     ·实验结果的数据分析和对比第46-53页
   ·本章讨论第53-55页
结论第55-57页
   ·工作总结第55页
   ·未来研究方向第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63页

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