| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·降质模型 | 第14-15页 |
| ·图像序列的退化模型 | 第14-15页 |
| ·多视频序列的退化模型 | 第15页 |
| ·图像及视频序列超分辨率重建的分类 | 第15-16页 |
| ·从研究对象的角度 | 第15-16页 |
| ·从研究方法的角度 | 第16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·技术应用前景 | 第18-19页 |
| ·论文的主要工作与结构组织 | 第19-21页 |
| 第二章 不完全数据的超分辨率重建及其正则化 | 第21-35页 |
| ·问题描述 | 第21页 |
| ·最小二乘估计及其病态性 | 第21-22页 |
| ·病态反问题的正则化处理：分析的观点 | 第22-23页 |
| ·病态反问题的正则化处理：统计的观点 | 第23-25页 |
| ·Markov 随机场理论和Gibbs 随机场 | 第23-25页 |
| ·MAP-MRF 信号重建 | 第25页 |
| ·两种观点的等价性 | 第25-26页 |
| ·边缘自适应处理与各向异性演化 | 第26-28页 |
| ·正则化参数的确定 | 第28-31页 |
| ·正则化函数α(X ) 的特征 | 第29页 |
| ·迭代格式 | 第29-30页 |
| ·收敛性分析 | 第30-31页 |
| ·参数τ的选择 | 第31页 |
| ·实验研究 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第三章 单帧图像的超分辨率重建 | 第35-57页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于Hopfield网络的超分辨率重建 | 第35-43页 |
| ·基本原理 | 第35-36页 |
| ·Paik-Hopfield 网络 | 第36-38页 |
| ·连续状态模型 | 第38-39页 |
| ·多精度层离散状态模型 | 第39-41页 |
| ·实验研究 | 第41-43页 |
| ·基于L~p 范数变分和各向异性演化的超分辨率重建 | 第43-49页 |
| ·基于L~p 范数变分的超分辨率重建 | 第43-44页 |
| ·基于各向异性演化的超分辨率重建 | 第44-45页 |
| ·数值计算 | 第45-48页 |
| ·实验研究 | 第48-49页 |
| ·基于小波变换和隐马尔可夫模型的超分辨率重建 | 第49-55页 |
| ·离散小波变换 | 第49-50页 |
| ·小波域隐马尔可夫模型 | 第50-52页 |
| ·图像超分辨率重建 | 第52-54页 |
| ·实验研究 | 第54-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第四章 多帧图像或单视频序列的超分辨率重建 | 第57-79页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·基于特征匹配的运动估计 | 第57-61页 |
| ·帧间模型 | 第57-58页 |
| ·基于RANSAC 特征匹配的帧间单映矩阵估计 | 第58-59页 |
| ·算法改进 | 第59-60页 |
| ·实验结果 | 第60-61页 |
| ·基于时空梯度的运动估计 | 第61-64页 |
| ·光流约束 | 第61页 |
| ·孔径问题及其解决方法 | 第61-62页 |
| ·算法实现及时空导数计算 | 第62-63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| ·超分辨率重建的静态批处理算法 | 第64-66页 |
| ·超分辨率重建的动态自适应滤波算法 | 第66-77页 |
| ·临时高分辨率图像 | 第66-67页 |
| ·运动补偿矩阵F_(k ,t)和权值矩阵W_(k ,t) | 第67-70页 |
| ·实时自适应滤波 | 第70-72页 |
| ·算法复杂度分析 | 第72-73页 |
| ·已知序列仿真 | 第73-77页 |
| ·未知序列实验 | 第77页 |
| ·小结 | 第77-79页 |
| 第五章 多视频序列的超分辨率重建 | 第79-95页 |
| ·引言 | 第79-80页 |
| ·视频序列的时间空间配准 | 第80-84页 |
| ·基于时空梯度模型的等级估计 | 第80-82页 |
| ·遗传算法 | 第82-84页 |
| ·基于遗传演化和时空梯度的混合等级估计算法 | 第84页 |
| ·多视频序列超分辨率重建算法 | 第84-90页 |
| ·视频序列的时空流形模型 | 第85-88页 |
| ·基于时空流形模型的多视频序列超分辨率重建 | 第88-90页 |
| ·实验研究 | 第90-93页 |
| ·仿真实验 | 第90-91页 |
| ·实拍序列 | 第91-93页 |
| ·小结 | 第93-95页 |
| 第六章 多层网格算法及其加速技术在超分辨率重建中的应用 | 第95-109页 |
| ·引言 | 第95页 |
| ·循环卷积和循环矩阵 | 第95-97页 |
| ·多层网格算法 | 第97-101页 |
| ·多层网格的基本概念 | 第97-98页 |
| ·基本型多层网格算法 | 第98-99页 |
| ·Full 型多层网格算法 | 第99页 |
| ·算子讨论 | 第99-101页 |
| ·多层网格-共扼梯度算法 | 第101-103页 |
| ·共扼梯度算法 | 第101页 |
| ·MG-CG 算法 | 第101-103页 |
| ·多层网格-广义极小残余算法 | 第103-106页 |
| ·GMRES 算法 | 第103-105页 |
| ·MG-GMRES 算法 | 第105-106页 |
| ·实验研究 | 第106-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 第七章 总结与展望 | 第109-113页 |
| ·工作与总结 | 第109-111页 |
| ·深入与展望 | 第111-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |
