基于多帧学习的超分辨率重建算法研究

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基于多帧学习的超分辨率重建算法研究

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基于多帧学习的超分辨率重建算法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
1.1 研究背景和意义	第8页
1.2 国内外研究现状	第8-10页
1.3 论文主要工作内容	第10-11页
1.4 论文章节结构安排	第11-13页
第二章基于卷积神经网络的超分辨率重建算法	第13-25页
2.1 超分辨率重建基础	第13-18页
2.1.1 超分辨率重建相关概念	第13-15页
2.1.2 超分辨率重建算法质量评价标准	第15-18页
2.2 卷积神经网络基础	第18-21页
2.3 基于卷积神经网络的超分辨率重建流程	第21-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章基于配准帧先验补偿的超分重建网络	第25-39页
3.1 基于先验补偿的超分辨率重建网络	第25-32页
3.1.1 先验补偿机制	第26-29页
3.1.2 空间运动配准模型	第29-31页
3.1.3 网络模型与算法描述	第31-32页
3.2 实验与分析	第32-38页
3.2.1 数据预处理和实验设置	第32-34页
3.2.2 初期融合与递归融合的比较	第34页
3.2.3 多帧重建效果与分析	第34-38页
3.3 本章小结	第38-39页
第四章基于改进的先验补偿超分重建网络	第39-50页
4.1 基于亚像素运动补偿的超分重建网络	第39-46页
4.1.1 亚像素运动补偿模型	第40-43页
4.1.2 基于亚像素配准补偿的网络模型	第43-44页
4.1.3 基于SSIM的损失函数	第44-46页
4.2 实验与分析	第46-49页
4.2.1 实验设置	第46-47页
4.2.2 实验结果与分析	第47-49页
4.3 本章小结	第49-50页
第五章总结与展望	第50-52页
5.1 总结	第50页
5.2 展望	第50-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-58页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文	第58-59页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第59-60页
详细摘要	第60-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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