视频图像超分辨率复原方法研究

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第一章 绪论

1.1 超分辨率复原的主要概念和理论基础

1.2 超分辨率复原的应用领域

1.3 超分辨率复原技术综述

1.3.1 基于重建的超分辨率复原技术

1.3.2 基于学习的超分辨率复原技术

1.4 论文主要研究内容和结构

第二章 成像系统模型与运动估计

2.1 引言

2.2 退化成像系统模型

2.3 运动估计

2.3.1 频域法

2.3.2 块匹配法(Block Matching)

2.3.3 光流法(Optical Flow)

2.4 运动估计的实验结果与分析

2.4.1 Lena图像序列的实验结果

2.4.2 相机实拍图像序列的实验结果

2.4.3 实际视频序列的实验结果

2.5 本章小结

第三章 基于重建的超分辨率复原

3.1 引言

3.2 迭代反投影超分辨率复原方法

3.2.1 基本原理

3.2.2 算法实现

3.2.3 实验结果与分析

3.3 基于Bayesian理论和马尔可夫随机场的超分辨率复原

3.3.1 基本原理

3.3.2 算法实现

3.3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第四章 基于学习的超分辨率复原

4.1 引言

4.2 基本原理及算法实现

4.2.1 基于识别的先验模型

4.2.2 基于Bayesian MAP框架的算法实现

4.3 实验结果与分析

4.3.1 构造训练图像集

4.3.2 单幅输入的实验结果

4.3.2 多幅输入的实验结果

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 工作展望

致谢

参考文献

在读期间发表论文