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基于集成学习的实例超分辨重建方法研究

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基于集成学习的实例超分辨重建方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
1 绪论第10-22页
    1.1 课题来源第10页
    1.2 研究背景及意义第10-11页
    1.3 基于学习的单帧图像超分辨重建研究进展第11-18页
        1.3.1 基于k-NN学习的方法第11-12页
        1.3.2 基于流形学习的方法第12-13页
        1.3.3 基于超完备字典学习的方法第13-14页
        1.3.4 基于实例回归的方法第14-16页
        1.3.5 基于深度学习的方法第16-18页
        1.3.6 不同超分辨重建方法分析对比第18页
    1.4 本章小结第18-19页
    1.5 主要研究内容及章节安排第19-22页
        1.5.1 主要研究内容第19-20页
        1.5.2 章节安排第20-22页
2 基于实例学习的残差复现图像超分辨方法第22-40页
    2.1 引言第22页
    2.2 相关工作第22-24页
        2.2.1 K-SVD字典学习第22-23页
        2.2.2 锚点邻域回归第23-24页
    2.3 残差复现超分辨重建算法第24-28页
        2.3.1 残差复现框架第24-27页
        2.3.2 残差锚点邻域回归第27-28页
    2.4 实验结果分析第28-38页
        2.4.1 实验数据集及参数设置第28-29页
        2.4.2 实验结果第29-34页
        2.4.3 参数分析第34-37页
        2.4.4 算法复杂度分析第37-38页
    2.5 本章小结第38-40页
3 基于AdaBoost回归的图像超分辨方法第40-50页
    3.1 引言第40-41页
    3.2 AdaBoost算法第41-42页
    3.3 AdaBoost回归超分辨算法第42-45页
        3.3.1 算法概述第42-43页
        3.3.2 AdaBoost增强回归第43-45页
        3.3.3 增强回归超分辨重建第45页
    3.4 实验结果分析第45-48页
        3.4.1 结果及分析第45-48页
        3.4.2 算法复杂度分析第48页
    3.5 本章小结第48-50页
4 优化的AdaBoost回归图像超分辨方法第50-58页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 优化的AdaBoost回归超分辨算法第51-53页
        4.2.1 算法概述第51页
        4.2.2 优化算法第51-53页
    4.3 实验结果分析第53-56页
        4.3.1 结果及分析第53-56页
        4.3.2 算法复杂度分析第56页
    4.4 本章小结第56-58页
5 基于集成回归基学习的图像超分辨方法第58-68页
    5.1 引言第58页
    5.2 集成回归基学习算法第58-63页
        5.2.1 算法概述第58-59页
        5.2.2 集成回归基学习第59-63页
    5.3 实验结果分析第63-67页
        5.3.1 结果及分析第63-67页
        5.3.2 算法复杂度分析第67页
    5.4 本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-78页
攻读硕士学位期间的研究成果第78-80页
致谢第80页

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