基于NLM的多帧图像超分辨算法研究



基于NLM的多帧图像超分辨算法研究

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基于NLM的多帧图像超分辨算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11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15-21页
1.1 研究背景与发展历程	第15-17页
1.1.1 超分辨的研究背景	第15-16页
1.1.2 超分辨的发展历程	第16-17页
1.2 多帧超分辨算法研究现状	第17-19页
1.3 本文研究的主要内容及安排	第19-21页
第二章图像序列超分辨的基本理论和经典方法	第21-31页
2.1 图像序列超分辨的基本理论	第21-24页
2.1.1 基本概念	第21-22页
2.1.2 基本前提	第22页
2.1.3 一般模型	第22-23页
2.1.4 一般步骤	第23-24页
2.2 经典的图像序列SR算法	第24-30页
2.2.1 Robust超分辨	第24-25页
2.2.2 Bayesian超分辩	第25-27页
2.2.3 Nonlocal-Means超分辨	第27-30页
2.3 本章小结	第30-31页
第三章基于贝叶斯的改进NLM超分辨算法	第31-51页
3.1 图像插值和去模糊	第31-36页
3.1.1 图像插值算法	第31-35页
3.1.2 图像去模糊算法	第35-36页
3.2 仿真NLM-SR算法	第36-41页
3.3 基于贝叶斯的非局部超分算法（BNL-SR）	第41-47页
3.3.1 算法思想	第41-45页
3.3.2 算法分析	第45-47页
3.4 BNL-SR超分性能测试及结果分析	第47-49页
3.5 本章小结	第49-51页
第四章基于模糊运动估计的贝叶斯非局部超分辨	第51-69页
4.1 基于模糊运动估计的NLM-SR改进算法	第51-58页
4.1.1 图像序列的分类	第51-52页
4.1.2 静态场景的图像序列SR	第52-56页
4.1.3 动态场景的图像序列SR	第56-58页
4.2 基于模糊运动估计的BNL-SR算法（ME&BNL-SR）	第58-62页
4.2.1 静态场景的ME&BNL-SR	第59-60页
4.2.2 动态场景的ME&BNL-SR	第60-62页
4.3 ME&BNL-SR超分实验及结果分析	第62-67页
4.3.1 人脸图像序列的超分实验	第62-63页
4.3.2 车牌图像序列的超分实验	第63-67页
4.4 本章小结	第67-69页
第五章总结与展望	第69-73页
5.1 全文总结	第69-70页
5.2 展望	第70-73页
参考文献	第73-77页
致谢	第77-79页
作者简介	第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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