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基于机器学习的单幅图像超分辨率重建的研究

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基于机器学习的单幅图像超分辨率重建的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
  1.1 研究背景以及意义第15-16页
  1.2 图像超分辨率重建的内容和理论依据第16-18页
    1.2.1 与图像超分辨率重建相关的图像处理技术第16-17页
    1.2.2 图像超分辨率重建的退化模型第17-18页
  1.3 图像超分辨率重建的方法第18-20页
    1.3.1 多幅图像超分辨率重建的方法第18-19页
    1.3.2 单幅图像超分辨率重建的方法第19-20页
  1.4 图像超分辨率重建的评价标准第20-21页
  1.5 本文的主要内容第21-23页
第二章 基于遗传算法和正则先验模型的图像超分辨率重建第23-39页
  2.1 引言第23页
  2.2 相关理论背景第23-30页
    2.2.1 遗传算法的理论第23-26页
    2.2.2 正则约束项第26-28页
    2.2.3 自适应稀疏域选择第28-30页
  2.3 算法的提出及具体实施步骤第30-32页
  2.4 实验结果和分析第32-37页
    2.4.1 实验设置第32-33页
    2.4.2 遗传算法的有效性第33-34页
    2.4.3 无噪声图像实验结果第34-35页
    2.4.4 噪声图像实验结果第35-37页
    2.4.5 CPU的运行时间和收敛性比较第37页
  2.5 本章小结第37-39页
第三章 基于稀疏表示系数聚类的图像超分辨率重建第39-49页
  3.1 引言第39页
  3.2 相关理论背景第39-42页
    3.2.1 稀疏表示理论第39-41页
    3.2.2 聚类问题的描述第41-42页
  3.3 基于稀疏表示系数聚类的图像超分辨率重建第42-45页
    3.3.1 图像预处理及特征获取第42-43页
    3.3.2 PCA降维第43页
    3.3.3 特征子空间中映射关系的学习第43-45页
  3.4 实验结果和分析第45-48页
    3.4.1 实验设置第46页
    3.4.2 实验比较第46-48页
    3.4.3 映射关系的个数对结果的影响第48页
  3.5 本章小结第48-49页
第四章 基于图像块选择处理的图像超分辨率重建第49-55页
  4.1 引言第49页
  4.2 基于多线性映射的图像超分辨率重建第49-51页
  4.3 基于图像块选择处理的图像超分辨率重建第51页
  4.4 实验结果和分析第51-54页
    4.4.1 实验设置第52-53页
    4.4.2 实验比较第53-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 全文总结第55-56页
  5.2 工作展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-63页
作者简介第63-64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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