摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
缩略语对照表 | 第17-19页 |
第一章 绪论 | 第19-35页 |
1.1 本文的研究背景及意义 | 第19-22页 |
1.2 基于梯度正则化约束的图像重建方法研究现状 | 第22-31页 |
1.2.1 基于梯度约束的多幅混叠图像分离方法 | 第22-27页 |
1.2.2 基于梯度约束的单幅混叠图像分离方法 | 第27-29页 |
1.2.3 基于梯度约束的图像超分辨率重建方法 | 第29-31页 |
1.3 本文的创新成果与章节安排 | 第31-35页 |
第二章 基于梯度匹配的多幅混叠图像分离算法 | 第35-69页 |
2.1 引言 | 第35-36页 |
2.2 基于梯度正则化约束的多幅混叠图像分离模型 | 第36-41页 |
2.2.1 基于梯度约束的多幅混叠图像分离模型的构建 | 第37-38页 |
2.2.2 混叠图像分离模型参数估计的总体框架 | 第38-41页 |
2.3 透射图像配准参数与梯度信息的估计方法 | 第41-52页 |
2.3.1 基于匹配点与图像相似度的图像配准模型构建 | 第41-43页 |
2.3.2 基于匹配点信息的概率模型构建 | 第43-46页 |
2.3.3 基于图像相似度的概率模型构建 | 第46-48页 |
2.3.4 图像配准模型优化 | 第48-50页 |
2.3.5 基于梯度匹配的透射图像梯度信息提取 | 第50-52页 |
2.4 基于梯度滤除的反射图像变换参数估计 | 第52-53页 |
2.5 基于梯度正则化约束的混叠图像分离模型求解 | 第53-56页 |
2.6 实验结果 | 第56-67页 |
2.6.1 图像配准算法评估 | 第56-64页 |
2.6.2 多幅混叠图像分离算法评估 | 第64-67页 |
2.7 本章小结 | 第67-69页 |
第三章 基于梯度分类的单幅混叠图像分离算法 | 第69-97页 |
3.1 引言 | 第69-71页 |
3.2 基于梯度分类的单幅混叠图像分离模型 | 第71-72页 |
3.3 基于梯度正则化约束的梯度分类算法 | 第72-81页 |
3.3.1 梯度轮廓曲线锐利度描述子GPS | 第72-75页 |
3.3.2 数据能量函数的构建与更新 | 第75-79页 |
3.3.3 平滑能量函数的构建 | 第79-80页 |
3.3.4 梯度分类模型求解 | 第80-81页 |
3.4 基于泊松方程的分离图像重建 | 第81-83页 |
3.5 基于梯度分类的混叠图像分离方法实现框架 | 第83-86页 |
3.6 实验结果 | 第86-95页 |
3.6.1 基于公共自然混叠图像的分离结果比较 | 第86-89页 |
3.6.2 基于人工合成混叠图像的分离结果评价 | 第89-92页 |
3.6.3 实际混叠照片的分离结果展示 | 第92-95页 |
3.7 本章小结 | 第95-97页 |
第四章 基于梯度增强的图像超分辨率重建算法 | 第97-129页 |
4.1 引言 | 第97-99页 |
4.2 梯度轮廓曲线描述模型 | 第99-104页 |
4.3 GPS描述子在不同分辨率下的变换关系 | 第104-108页 |
4.3.1 GPS描述子在不同分辨率下的统计关系 | 第104-106页 |
4.3.2 GPS变换参数的估计方法 | 第106-108页 |
4.4 基于梯度增强的高分辨率图像重建 | 第108-114页 |
4.4.1 基于三角模型的梯度轮廓曲线变换 | 第108-109页 |
4.4.2 基于混合高斯模型的梯度轮廓曲线变换 | 第109-112页 |
4.4.3 基于梯度正则化约束的高分辨率图像重建 | 第112-114页 |
4.5 实验结果 | 第114-127页 |
4.5.1 基于梯度轮廓曲线的超分辨率方法比较 | 第114-115页 |
4.5.2 各类超分辨率方法的主观质量比较 | 第115-122页 |
4.5.3 各类超分辨率方法的客观质量比较 | 第122-125页 |
4.5.4 各超分辨率方法的运算时间比较 | 第125-127页 |
4.6 本章小结 | 第127-129页 |
第五章 总结与展望 | 第129-133页 |
5.1 本文工作总结 | 第129-130页 |
5.2 后续工作展望 | 第130-133页 |
参考文献 | 第133-147页 |
致谢 | 第147-149页 |
攻读学位论文期间完成的学术论文和研究工作 | 第149-150页 |