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基于稀疏表示的图像超分辨率与目标跟踪方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-27页
    1.1 研究背景及意义第15-16页
    1.2 稀疏表示研究现状第16-19页
        1.2.1 稀疏表示基本原理第16-17页
        1.2.2 稀疏表示求解及字典构造第17-19页
    1.3 图像超分辨率与目标检测识别及跟踪研究现状第19-24页
        1.3.1 图像超分辨率第19-21页
        1.3.2 图像目标检测第21-22页
        1.3.3 图像目标识别第22-23页
        1.3.4 图像目标跟踪第23-24页
    1.4 论文的主要内容简介第24-27页
第2章 基于组稀疏表示的图像超分辨率重建第27-44页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 组稀疏表示图像超分辨率重建第28-31页
        2.2.1 组稀疏表示第28-29页
        2.2.2 组稀疏表示图像超分辨率第29-30页
        2.2.3 字典训练方法第30-31页
    2.3 实验结果与分析第31-43页
        2.3.1 字典训练第31-33页
        2.3.2 红外图像超分辨率第33-37页
        2.3.3 普通光学图像超分辨率第37-39页
        2.3.4 图像噪声鲁棒性测试第39-42页
        2.3.5 图像超分辨率方法时间测试第42-43页
    2.4 本章小结第43-44页
第3章 基于元素与结构联合特征稀疏表示的目标检测第44-62页
    3.1 引言第44页
    3.2 元素特征与结构特征第44-45页
    3.3 ECCSR-SVM目标检测方法第45-49页
        3.3.1 ECC特征提取第46-47页
        3.3.2 基于稀疏表示的空间金字塔柱状图第47-48页
        3.3.3 基于SVM分类器的可信度图像目标检测第48-49页
    3.4 ECCSR-SVM方法检测汽车目标第49-57页
        3.4.1 汽车目标检测第49-52页
        3.4.2 ECCSR-SVM方法中各步骤作用测试第52-56页
        3.4.3 检测方法比较第56-57页
    3.5 ECCSR-SVM方法对其他目标检测第57-61页
        3.5.1 人脸目标检测第57-59页
        3.5.2 平面内旋转目标检测第59-61页
    3.6 本章小结第61-62页
第4章 基于稀疏表示与支持向量机决策级融合的图像目标识别第62-78页
    4.1 引言第62-65页
    4.2 基于贝叶斯的FSR-C与SVM-C决策级融合第65-68页
        4.2.1 基于稀疏表示的快速目标识别第65页
        4.2.2 基于SVM的目标识别第65-66页
        4.2.3 基于贝叶斯的决策级融合第66-68页
    4.3 DFSS方法识别SAR图像目标第68-75页
        4.3.1 数据准备第68-69页
        4.3.2 DFSS方法识别精度测试第69-73页
        4.3.3 分类方法比较第73-75页
    4.4 DFSS方法识别人脸图像目标第75-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第5章 基于稀疏表示与主成分分析的鲁棒性目标跟踪第78-99页
    5.1 引言第78-79页
    5.2 粒子滤波跟踪框架第79-80页
    5.3 基于图像块的PCA-LSR观察模型第80-85页
        5.3.1 目标表示第81页
        5.3.2 观察模型相似性估计第81-83页
        5.3.3 观察模型更新第83-84页
        5.3.4 基于图像块的PCA-LSR目标跟踪第84-85页
    5.4 实验结果与分析第85-98页
        5.4.1 跟踪性能测试第85-87页
        5.4.2 不同跟踪方法性能比较第87-95页
        5.4.3 不同融合规则比较第95-98页
    5.5 本章小结第98-99页
第6章 总结与展望第99-102页
    6.1 本文总结第99-100页
    6.2 研究展望第100-102页
参考文献第102-116页
致谢第116-117页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第117页

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