基于多字典学习的单幅图像超分辨率重构研究

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基于多字典学习的单幅图像超分辨率重构研究

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基于多字典学习的单幅图像超分辨率重构研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-14页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-12页
1.2.1 多幅图像超分辨率重构研究现状	第9-10页
1.2.2 单幅图像超分辨率重构研究现状	第10-12页
1.3 本文主要内容及安排	第12-14页
第二章图像超分辨率重构算法	第14-27页
2.1 典型的图像降质模型	第14页
2.2 图像超分辨率重构的分类	第14-21页
2.2.1 基于插值的算法	第14-18页
2.2.2 基于重建的算法	第18-19页
2.2.3 基于学习的算法	第19-21页
2.3 单幅图像超分辨率重构理论	第21-24页
2.3.1 单幅图像超分辨率重构的基础知识	第21-22页
2.3.2 支持向量回归机	第22-24页
2.4 图像超分辨率重构评价标准	第24-26页
2.4.1 主观评价标准	第24-25页
2.4.2 客观评价标准	第25-26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章基于多字典学习和改进的IBP的单幅图像超分辨率重构	第27-35页
3.1 图像的预处理过程	第27-28页
3.2 多字典的学习过程	第28-31页
3.2.1 基于DCT域的低频图像块字典学习	第28-29页
3.2.2 基于空域的高频图像块字典学习	第29-31页
3.3 多字典的预测过程	第31-32页
3.3.1 基于DCT域的低频图像块字典预测	第31页
3.3.2 基于空域的高频图像块字典预测	第31-32页
3.4 基于改进的IBP的后处理过程	第32-34页
3.4.1 传统IBP算法	第32-33页
3.4.2 改进的IBP算法	第33-34页
3.4.3 后处理过程	第34页
3.5 本章小结	第34-35页
第四章实验结果与分析	第35-45页
4.1 实验建立	第35页
4.2 结果及分析	第35-44页
4.2.1 字典维度选择	第35-39页
4.2.2 不同算法的比较	第39-41页
4.2.3 改进的IBP有效性验证	第41-44页
4.3 本章小结	第44-45页
第五章总结与展望	第45-46页
5.1 论文内容总结	第45页
5.2 展望	第45-46页
参考文献	第46-50页
发表论文和科研情况说明	第50-51页
致谢	第51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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