视频超分辨率重建系统的研究与实现



视频超分辨率重建系统的研究与实现

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视频超分辨率重建系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第一章绪论	第13-18页
1.1 研究背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究现状	第14-16页
1.2.1 基于重建的超分辨率研究现状	第14-15页
1.2.2 基于机器学习的超分辨率研究现状	第15-16页
1.3 研究内容和论文安排	第16-18页
第二章超分辨率重建相关技术	第18-28页
2.1 超分辨率问题来源及数学本质	第18-19页
2.1.1 超分辨率问题的来源	第18-19页
2.1.2 超分辨率问题的数学本质	第19页
2.2 基于重建的超分辨率技术	第19-22页
2.2.1 基于非均匀插值的重建	第20页
2.2.2 基于迭代自适应滤波方法	第20-21页
2.2.3 基于MAP的正则化方法	第21-22页
2.3 基于机器学习的超分辨率技术	第22-25页
2.3.1 基于邻域嵌入的流形学习方法	第23-24页
2.3.2 基于卷积神经网络的方法	第24-25页
2.4 重建质量评价标准	第25-27页
2.4.1 峰值信噪比	第25-26页
2.4.2 结构相似度	第26页
2.4.3 NIQE算法	第26-27页
2.5 本章总结	第27-28页
第三章基于双边全变分的视频超分辨率重建	第28-45页
3.1 图像配准研究	第28-29页
3.2 基于A-KAZE的改进图像配准算法	第29-32页
3.2.1 构造非线性尺度空间	第29-30页
3.2.2 特征点检测	第30-31页
3.2.3 改进的LDB特征描述子(ILDB)	第31页
3.2.4 特征向量匹配与运动变换矩阵估计	第31-32页
3.3 视频超分辨率重建方法	第32-37页
3.3.1 改进增量式方法	第34页
3.3.2 基于L_I范式的重建	第34-35页
3.3.3 时间一致性	第35-36页
3.3.4 基于双边全变分的正则化	第36-37页
3.4 实验结果分析	第37-43页
3.4.1 配准对比实验	第38-41页
3.4.2 模拟LR视频超分辨重建	第41-42页
3.4.3 实际视频序列超分辨率重建	第42-43页
3.5 本章总结	第43-45页
第四章基于卷积神经网络的视频超分辨率重建	第45-56页
4.1 卷积神经网络	第45-48页
4.1.1 基本思想	第45-46页
4.1.2 反向传播	第46-48页
4.2 基于卷积网络的视频超分辨率重建算法	第48-51页
4.2.1 视频超分辨率重建框架	第48-49页
4.2.2 神经网络超参数改进	第49-50页
4.2.3 视频超分辨率模型权重初始化	第50-51页
4.3 实验结果分析与讨论	第51-55页
4.3.1 实验环境	第51-52页
4.3.2 数据准备与模型训练	第52-53页
4.3.3 实验结果	第53-55页
4.4 本章小结	第55-56页
第五章视频超分辨率原型系统实现	第56-60页
5.1 实现环境	第56页
5.2 功能设计与实现	第56-57页
5.3 系统实际效果	第57-59页
5.4 本章小结	第59-60页
第六章总结与展望	第60-62页
6.1 总结	第60-61页
6.2 展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-67页
附录攻读硕士学位期间发表论文情况	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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