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基于稀疏表示的图像超分辨率重构算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·课题研究背景第10-11页
   ·国内外研究现状第11-15页
     ·国外研究现状概述第11-14页
     ·国内研究现状概述第14-15页
   ·超分辨率的应用第15页
   ·重构算法质量评价指标第15-17页
   ·课题的主要研究内容及论文的组织结构第17-18页
第2章 基于融合插值的超分辨率重构算法第18-36页
   ·单帧图像观测模型第18-19页
   ·图像插值典型算法第19-21页
     ·最邻近插值算法第19页
     ·双线性插值算法第19-21页
     ·三次样条插值算法第21页
   ·融合插值重构算法第21-31页
     ·方向插值理论第22-23页
     ·图像局部方向判断第23-26页
     ·融合插值算法第26-31页
   ·实验结果分析比较第31-35页
   ·本章小结第35-36页
第3章 基于图像块分类稀疏表示的超分辨率重构算法第36-54页
   ·稀疏表示理论第36-39页
     ·图像块稀疏表示第36-38页
     ·字典训练第38-39页
   ·基于稀疏表示的图像超分辨率重构第39-41页
   ·块分类稀疏表示重构算法第41-49页
     ·平滑块区分第41-42页
     ·平滑块及边缘方向判断第42-44页
     ·重构算法第44-48页
     ·算法复杂度分析第48-49页
   ·实验结果分析和比较第49-53页
   ·本章小结第53-54页
第4章 基于块分类字典和双树复数小波的压缩传感图像重构第54-69页
   ·压缩传感理论第54-55页
   ·图像分块CS 重构与整体稀疏性约束第55-60页
     ·重构算法原理分析第56-57页
     ·基于块分类字典的CS 重构第57-58页
     ·双树复数小波和迭代收缩算法第58-60页
   ·基于双层稀疏表示的重构算法实现第60-64页
     ·字典训练第60-62页
     ·分块CS 重构算法实现第62-63页
     ·迭代收缩算法实现第63-64页
   ·实验结果分析和比较第64-68页
   ·本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页
致谢第77-78页
作者简介第78页

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