| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| ·课题背景与意义 | 第12-14页 |
| ·超分辨率技术概述 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·课题的任务与主要贡献 | 第19-20页 |
| ·课题任务 | 第19页 |
| ·课题主要贡献 | 第19-20页 |
| ·论文的组织与结构 | 第20-21页 |
| ·本文约定与符号说明 | 第21-22页 |
| 第2章 基于主元分析与尺度不变特征变换的图像配准方法的研究 | 第22-42页 |
| ·标准 SIFT 方法概述 | 第23-30页 |
| ·图像尺度空间的建立 | 第24-26页 |
| ·精确检测极值点 | 第26-29页 |
| ·关键点方向分配 | 第29页 |
| ·生成 SIFT 特征描述子 | 第29-30页 |
| ·基于主元分析的特征提取 | 第30-34页 |
| ·主元分析与奇异值分解 | 第31-32页 |
| ·PCA 降维 | 第32页 |
| ·生成低维 SIFT 特征描述子 | 第32-34页 |
| ·动态阈值的判定与特征匹配 | 第34-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-41页 |
| ·特征提取性能对比 | 第37-38页 |
| ·图像配准性能对比 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于小波多分辨率分析的稀疏表示法 | 第42-64页 |
| ·基本思想与降质模型的建立 | 第42-45页 |
| ·图像降质模型 | 第42-43页 |
| ·局部约束稀疏表示 | 第43-44页 |
| ·全局约束稀疏表示 | 第44-45页 |
| ·训练过完备联合词典对 | 第45-50页 |
| ·训练单个词典 | 第47-48页 |
| ·训练联合词典对 | 第48-50页 |
| ·基于小波多分辨率分析的词典训练 | 第50-58页 |
| ·小波变换的理论基础与原理 | 第50-51页 |
| ·基于小波变换的图像分解与重构 | 第51-53页 |
| ·提升小波变换训练联合词典对 | 第53-58页 |
| ·基于 PCASIFTGAUSSIAN 方法的特征提取 | 第58-59页 |
| ·实验结果与分析 | 第59-62页 |
| ·训练过完备联合词典对性能对比 | 第59-61页 |
| ·超分辨率性能对比 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 矩阵填充与矩阵恢复问题的研究 | 第64-84页 |
| ·矩阵填充 | 第64-68页 |
| ·奇异值阈值法 | 第65-66页 |
| ·加速近端梯度法 | 第66-67页 |
| ·增广拉格朗日乘子法 | 第67-68页 |
| ·矩阵恢复与 RPCA | 第68-74页 |
| ·迭代阈值法 | 第70-71页 |
| ·加速近端梯度法 | 第71-72页 |
| ·增广拉格朗日乘子法 | 第72-74页 |
| ·矩阵填充与矩阵恢复混合问题 | 第74-75页 |
| ·DUALIALM 在图像处理中的应用 | 第75-82页 |
| ·矩阵填充性能对比 | 第75-76页 |
| ·图像去噪应用 | 第76-77页 |
| ·图像融合应用 | 第77-82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 高性能超分辨率图像重建 | 第84-98页 |
| ·多帧图像配准 | 第84页 |
| ·稀疏表示与局部约束 | 第84-85页 |
| ·矩阵填充与 RPCA 实现全局约束 | 第85-86页 |
| ·软件系统搭建与优化 | 第86-90页 |
| ·软件系统搭建 | 第86-88页 |
| ·软件系统优化 | 第88-90页 |
| ·高性能超分辨率实验与分析 | 第90-96页 |
| ·本章小结 | 第96-98页 |
| 第6章 结论 | 第98-102页 |
| ·总结 | 第98-99页 |
| ·展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-108页 |
| 攻读博士学位期间所取得的学术成果及科研工作 | 第108-110页 |
| 致谢 | 第110页 |