视频去运动模糊及超分辨率研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-14页 |
| 表目录 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-30页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.1.1 图像复原研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.1.2 超分辨率研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 问题病态性以及结果评价指标 | 第18-20页 |
| 1.2.1 问题病态性 | 第18-19页 |
| 1.2.2 图像的客观质量评价方法 | 第19-20页 |
| 1.3 研究现状 | 第20-28页 |
| 1.3.1 图像复原研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3.2 图像超分辨率研究现状 | 第23-28页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第28页 |
| 1.5 本文的组织结构及创新点 | 第28-30页 |
| 第2章 基于透明度的双图像平面运动模糊核估计 | 第30-55页 |
| 2.1 引言 | 第30-32页 |
| 2.2 相关Matting方法 | 第32-33页 |
| 2.3 新的运动模糊离散模型 | 第33-37页 |
| 2.4 估计空间变化的模糊核 | 第37-45页 |
| 2.4.1 用户交互 | 第38页 |
| 2.4.2 鲁棒的目标函数 | 第38-41页 |
| 2.4.3 初始化 | 第41-42页 |
| 2.4.4 模糊核迭代优化 | 第42-45页 |
| 2.5 估计二值透明度图像 | 第45-48页 |
| 2.5.1 马尔可夫随机场(MRF) | 第46-47页 |
| 2.5.2 通用置信度传递算法(GBP) | 第47-48页 |
| 2.6 反馈联合模糊核估计 | 第48页 |
| 2.7 实验结果 | 第48-51页 |
| 2.7.1 仿真实验 | 第48页 |
| 2.7.2 实拍实验 | 第48-51页 |
| 2.8 小结 | 第51-55页 |
| 第3章 双图像反卷积去平面运动模糊算法 | 第55-63页 |
| 3.1 引言 | 第55-57页 |
| 3.2 经典图像复原算法 | 第57-58页 |
| 3.2.1 维纳滤波 | 第57页 |
| 3.2.2 Richardson-Lucy算法 | 第57-58页 |
| 3.3 改进的RL去平面运动模糊算法 | 第58-59页 |
| 3.4 图像RL去平面运动算法 | 第59-60页 |
| 3.5 实验结果 | 第60-61页 |
| 3.5.1 仿真实验 | 第60页 |
| 3.5.2 实拍实验 | 第60-61页 |
| 3.6 小结 | 第61-63页 |
| 第4章 基于压缩域的视频超分辨率 | 第63-91页 |
| 4.1 引言 | 第63-66页 |
| 4.2 视频的成像压缩过程 | 第66-69页 |
| 4.2.1 图像采集 | 第66-67页 |
| 4.2.2 压缩过程 | 第67-69页 |
| 4.3 前人工作 | 第69-73页 |
| 4.4 改进成像模型和压缩模型 | 第73-76页 |
| 4.5 超分辨率重建图像的混合先验模型 | 第76-77页 |
| 4.5.1 全局先验模型 | 第76-77页 |
| 4.5.2 局部先验模型 | 第77页 |
| 4.6 鲁棒的超分辨率 | 第77-83页 |
| 4.6.1 初始单图像超分辨率估计 | 第79-80页 |
| 4.6.2 多图像超分辨率 | 第80-83页 |
| 4.7 实验结果 | 第83-85页 |
| 4.7.1 实验设置 | 第84页 |
| 4.7.2 实验结果对比 | 第84-85页 |
| 4.7.3 时间复杂度分析 | 第85页 |
| 4.8 小结 | 第85-91页 |
| 第5章 本文总结与展望 | 第91-94页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第91-92页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-101页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第101-102页 |
| 致谢 | 第102页 |
