| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 图像质量评价标准 | 第14-15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 本文主要章节内容 | 第17-19页 |
| 第2章 多退化因子图像的超分辨模型 | 第19-36页 |
| 2.1 多退化因子图像超分辨模型和实验数据构建 | 第19-23页 |
| 2.2 基于卷积神经网络的多退化因子图像超分辨模型 | 第23-29页 |
| 2.2.1 SRMD模型 | 第23-27页 |
| 2.2.2 基于卷神经网络的多尺度和多退化因子图像超分辨模型 | 第27-29页 |
| 2.3 基于MobileNet压缩的图像超分辨模型 | 第29-35页 |
| 2.3.1 MobileNet压缩模型 | 第29-31页 |
| 2.3.2 基于MobileNet的多退化因子图像超分辨模型 | 第31-33页 |
| 2.3.3 结果与分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于卷积神经网络的退化参数图谱估计模型 | 第36-41页 |
| 3.1 基于简单卷积网络的图像退化参数图谱估计网络 | 第36-37页 |
| 3.2 基于ResBlock结构的图像退化参数图谱估计网络 | 第37-38页 |
| 3.3 结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于深度残差估计的图像超分辨模型 | 第41-49页 |
| 4.1 基于深度残差估计的图像超分辨模型 | 第41-43页 |
| 4.2 多退化因子图像超分辨实验 | 第43-46页 |
| 4.3 真实图像超分辨实验 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
