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超分辨率重建与图像增强技术研究

中文摘要第1-15页
ABSTRACT第15-18页
缩略语简表第18-20页
第一章 绪论第20-32页
   ·概述第20-21页
   ·国内外研究现状第21-26页
     ·基于重构的超分辨率技术第22-25页
     ·基于学习的超分辨率技术第25-26页
   ·超分辨率技术的应用第26-27页
   ·本论文的研究内容和主要贡献第27-32页
     ·多帧图像超分辨率重建技术研究第28-29页
     ·单帧超分辨率重建与图像增强技术研究第29页
     ·盲超分辨率重建技术研究第29-30页
     ·基于ICA的人脸幻想算法研究第30-32页
第二章 图像及视频序列的超分辨率重建技术第32-51页
   ·引言第32页
   ·基本概念第32-34页
   ·数学模型第34-37页
   ·超分辨率重建的可行性分析第37-39页
   ·基本算法第39-50页
     ·基于重构的多帧超分辨率算法第40-47页
     ·基于学习的单帧超分辨率算法第47-48页
     ·超分辨率重建图像质量评价第48-50页
   ·小结第50-51页
第三章 多帧超分辨率图像重建第51-74页
   ·引言第51-52页
   ·基于平稳小波变换的超分辨率重建方案第52-58页
     ·平稳小波变换第52-53页
     ·基于SWT的超分辨率重建第53-55页
     ·规整化参数的估计第55页
     ·仿真试验及分析第55-58页
   ·基于峭度的超分辨率重建方案第58-68页
     ·峭度图像的定义及性质第58-61页
     ·低噪环境下的超分辨率重建第61-64页
     ·仿真试验及分析第64-68页
   ·基于分割的超分辨率重建方案第68-72页
     ·基于高阶统计的图像分割第68-69页
     ·具有边缘保持特性的超分辨率重建第69-71页
     ·仿真试验及分析第71-72页
   ·小结第72-74页
第四章 基于学习的单帧超分辨率图像重建第74-92页
   ·引言第74-75页
   ·流形学习第75-80页
     ·流形学习的基本理论第75-77页
     ·流形学习的基本算法第77-79页
     ·流形学习与超分辨率的内在联系第79-80页
   ·光照变化下的低分辨率图像获取模型第80页
   ·基于自商图像的超分辨率重建第80-86页
     ·自商图像第80-81页
     ·基于SQI的超分辨率重建第81-84页
     ·仿真试验及分析第84-86页
   ·基于对数—小波变换的超分辨率重建第86-91页
     ·对数—小波变换第86-88页
     ·基于Log-WT的超分辨率重建第88-89页
     ·仿真试验及分析第89-91页
   ·小结第91-92页
第五章 盲超分辨率图像重建第92-114页
   ·引言第92页
   ·参数化模糊函数模型第92-93页
   ·基于矢量量化的盲超分辨率重建第93-104页
     ·矢量量化第94-96页
     ·模糊参数辨识第96-99页
     ·盲超分辨率图像重建第99-100页
     ·仿真试验及分析第100-104页
   ·基于支撑向量机的盲超分辨率重建第104-112页
     ·支撑向量机第104-105页
     ·模糊辨识及超分辨率重建第105-108页
     ·仿真试验及分析第108-112页
   ·两种方案的性能分析第112-113页
   ·小结第113-114页
第六章 基于独立分量分析的人脸超分辨率重建第114-125页
   ·引言第114-115页
   ·独立分量分析第115-118页
     ·数学模型第116-117页
     ·FastICA算法第117-118页
   ·独立分量的提取第118-119页
   ·基于ICA的人脸超分辨率重建第119-121页
   ·仿真试验及分析第121-124页
   ·小结第124-125页
第七章 结论与展望第125-128页
附录第128-131页
 附录 A:基于总变分的图像去噪算法第128-129页
 附录 B:基于最小二乘的运动估计算法第129-131页
参考文献第131-144页
致谢第144-146页
攻读学位期间发表的论文及专利第146-148页
附件: 外文论文两篇第148-166页
学位论文评阅及答辩情况表第166页

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