基于纹理细节估计的多帧图像超分辨率重建算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-32页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究对象及目的 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-30页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第30-32页 |
| 2 基于AFOA范数先验模型的MAP重建算法 | 第32-51页 |
| 2.1 背景介绍及算法思想 | 第32-33页 |
| 2.2 AFOA范数先验模型 | 第33-35页 |
| 2.3 基于MAP的图像重建 | 第35-37页 |
| 2.4 AFOA模型的理论分析 | 第37-40页 |
| 2.5 实验结果及分析 | 第40-50页 |
| 2.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 3 基于混合先验模型的变分贝叶斯重建算法 | 第51-73页 |
| 3.1 自适应混合先验模型 | 第51-55页 |
| 3.2 基VBI的图像重建 | 第55-61页 |
| 3.3 l_(mix)算法模型的理论分析 | 第61-65页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第65-72页 |
| 3.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 4 带有丢失信息估计的观测模型 | 第73-96页 |
| 4.1 背景介绍及算法思想 | 第73-74页 |
| 4.2 丢失信息估计方法 | 第74-81页 |
| 4.3 初值的稳定性分析 | 第81-83页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第83-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 5 多帧图像重建中的纹理细节估计算法 | 第96-119页 |
| 5.1 背景介绍及算法思想 | 第96-97页 |
| 5.2 纹理细节估计模型 | 第97-100页 |
| 5.3 基于DP算法的图像估计 | 第100-105页 |
| 5.4 算法有效性分析 | 第105-106页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第106-117页 |
| 5.6 本章小结 | 第117-119页 |
| 6 全文总结与工作展望 | 第119-121页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第119-120页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-140页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第140-141页 |
| 附录2 博士生期间参与的课题研究情况 | 第141页 |
