| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 图像超分辨率技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 视频超分辨率技术 | 第12-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 关键帧图像块的聚类 | 第13-14页 |
| 1.3.2 改进最近特征线方法在视频超分辨率中的应用 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 2 关键技术和主流视频超分辨率技术概述 | 第17-27页 |
| 2.1 基于双向重叠块运动补偿和训练字典的关键帧视频超分辨率算法 | 第17-19页 |
| 2.2 基于图像块聚类和关键帧的视频超分辨率技术 | 第19-21页 |
| 2.3 基于最近特征线流形学习人脸图像超分辨率技术 | 第21-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-27页 |
| 3 基于二分K均值图像块聚类和改进最近特征线的视频超分辨率算法 | 第27-37页 |
| 3.1 相关工作 | 第27-28页 |
| 3.2 算法设计 | 第28-34页 |
| 3.2.1 基于二分K均值的图像块聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于改进最近特征线的图像块超分辨率算法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 本文视频超分辨率算法 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-37页 |
| 4 实验及结果对比分析 | 第37-51页 |
| 4.1 相关工作 | 第37-39页 |
| 4.1.1 实验数据选取 | 第37页 |
| 4.1.2 图像分块方法和回退策略 | 第37-38页 |
| 4.1.3 超分辨率重建视频帧的评价准则 | 第38-39页 |
| 4.2 算法参数设计 | 第39-43页 |
| 4.2.1 聚类算法划分簇数量对实验的影响 | 第39-40页 |
| 4.2.2 选取合理投影点范围参数k对实验的影响 | 第40-41页 |
| 4.2.3 选取近邻图像块数量preK对实验的影响 | 第41-42页 |
| 4.2.4 选取近邻投影点图像块数量K对实验的影响 | 第42-43页 |
| 4.3 实验结果 | 第43-49页 |
| 4.3.1 与基于关键帧学习的视频超分辨率算法对比 | 第43-47页 |
| 4.3.2 与基于重建的视频超分辨率算法对比 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 总结及展望 | 第51-53页 |
| 5.1 研究总结 | 第51-52页 |
| 5.2 研究展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目与科研成果 | 第59-60页 |
