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基于字典学习的遥感影像超分辨率重建研究

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基于字典学习的遥感影像超分辨率重建研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-18页
  1.1 研究背景及意义第9-10页
  1.2 研究现状第10-15页
    1.2.1 基于插值的方法第11页
    1.2.2 基于重建的方法第11-13页
    1.2.3 基于学习的方法第13-15页
  1.3 本文研究内容第15-18页
第二章 遥感影像超分辨率重建理论与质量评价第18-26页
  2.1 遥感影像的稀疏表示第18-21页
    2.1.1 遥感影像第18-19页
    2.1.2 稀疏表示理论第19-21页
  2.2 字典学习第21-22页
  2.3 重建影像质量评价第22-26页
    2.3.1 主观评价第22-23页
    2.3.2 客观评价第23-26页
第三章 基于联合字典的遥感影像超分辨重建第26-40页
  3.1 经典的字典学习算法第26-31页
    3.1.1 MOD算法第26-28页
    3.1.2 K-SVD算法第28-29页
    3.1.3 ODL算法第29-31页
  3.2 基于联合字典的超分辨率重建第31-34页
    3.2.1 联合字典对学习第32-33页
    3.2.2 联合字典的超分辨率重建模型第33-34页
  3.3 实验与分析第34-40页
第四章 基于在线字典优化的遥感影像超分辨率重建第40-49页
  4.1 在线字典学习第40-41页
    4.1.1 图像块的处理第40-41页
    4.1.2 在线字典优化的字典更新算法第41页
  4.2 在线字典优化的超分辨率重建算法第41-43页
  4.3 实验与分析第43-49页
    4.3.1 实验数据及参数设置第43页
    4.3.2 实验结果与分析第43-49页
第五章 基于最优方向耦合字典学习的超分辨率重建第49-57页
  5.1 基于稀疏表示的图像超分辨率重建模型第49-50页
  5.2 改进的基于最优方向耦合字典学习的超分辨率重建第50-52页
    5.2.1 改进的字典学习模型第50-51页
    5.2.2 稀疏重建模型第51-52页
  5.3 实验与分析第52-57页
    5.3.1 实验数据及参数设置第52-53页
    5.3.2 实验结果分析第53-57页
总结与展望第57-59页
参考文献第59-67页
攻读学位期间取得的研究成果第67-68页
致谢第68页

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