| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第13-15页 |
| 缩略语对照表 | 第15-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-32页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-29页 |
| 1.2.1 基于插值的超分辨率重建方法 | 第21-23页 |
| 1.2.2 基于重建的超分辨率重建方法 | 第23-26页 |
| 1.2.3 基于学习的超分辨率重建方法 | 第26-29页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第29-30页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第30-32页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第32-48页 |
| 2.1 图像观察模型 | 第32-33页 |
| 2.2 基于学习的超分辨率重建方法 | 第33-42页 |
| 2.2.1 基于邻域嵌入的超分辨率重建方法 | 第35-37页 |
| 2.2.2 基于稀疏表示的超分辨率重建方法 | 第37-40页 |
| 2.2.3 基于回归的超分辨率重建方法 | 第40-42页 |
| 2.3 图像质量评价标准 | 第42-46页 |
| 2.3.1 主观图像质量评价 | 第42页 |
| 2.3.2 客观图像质量评价 | 第42-46页 |
| 2.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 基于概率图模型的单幅图像超分辨率重建方法 | 第48-70页 |
| 3.1 引言 | 第48-49页 |
| 3.2 邻域搜索原理 | 第49-51页 |
| 3.2.1 迭代近邻搜索的基本原理 | 第49-50页 |
| 3.2.2 迭代近邻搜索的参数分析 | 第50-51页 |
| 3.3 基于概率图模型的单幅图像超分辨率重建方法 | 第51-56页 |
| 3.3.1 低分辨率邻域图像块搜索 | 第51-52页 |
| 3.3.2 图像超分辨率重建的概率图模型构建 | 第52-54页 |
| 3.3.3 实施细节 | 第54-56页 |
| 3.3.4 计算复杂度分析 | 第56页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第56-69页 |
| 3.4.1 重建性能对比实验 | 第57-61页 |
| 3.4.2 噪声鲁棒性对比实验 | 第61-64页 |
| 3.4.3 邻域个数对比实验 | 第64-67页 |
| 3.4.4 块大小对比实验 | 第67-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于稀疏变形邻域嵌入的图像超分辨率重建方法 | 第70-94页 |
| 4.1 引言 | 第70页 |
| 4.2 字典训练 | 第70-73页 |
| 4.3 基于稀疏变形邻域嵌入的超分辨率重建方法 | 第73-79页 |
| 4.3.1 稀疏邻域搜索 | 第74-75页 |
| 4.3.2 基于光流法的邻域图像块变形 | 第75-79页 |
| 4.3.3 计算复杂度分析 | 第79页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第79-92页 |
| 4.4.1 重建性能对比实验 | 第79-84页 |
| 4.4.2 邻域个数对比实验 | 第84-86页 |
| 4.4.3 图像块大小对比实验 | 第86-89页 |
| 4.4.4 变形迭代次数对比实验 | 第89-92页 |
| 4.5 本章小结 | 第92-94页 |
| 第五章 基于无限混合模型的单幅图像超分辨率重建方法 | 第94-114页 |
| 5.1 引言 | 第94-95页 |
| 5.2 相关数学模型 | 第95-98页 |
| 5.2.1 狄利克雷过程 | 第95-96页 |
| 5.2.2 高斯过程回归 | 第96-98页 |
| 5.3 DP-GPR超分辨率重建模型 | 第98-100页 |
| 5.4 实验及结果分析 | 第100-113页 |
| 5.4.1 重建性能对比实验 | 第101-104页 |
| 5.4.2 噪声鲁棒性对比实验 | 第104-106页 |
| 5.4.3 图像块大小对比实验 | 第106-109页 |
| 5.4.4 迭代次数对比实验 | 第109-113页 |
| 5.5 本章小结 | 第113-114页 |
| 第六章 总结与展望 | 第114-118页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第114-115页 |
| 6.2 本文主要创新点 | 第115-116页 |
| 6.3 后续工作展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 作者简介 | 第134-136页 |