基于稀疏字典学习的图像超分辨率研究

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1、单位代码１０４４５学号２０１５０２０６９８分类号ＴＮ９１．７研究生类别全日制山表赛硕士学位论文（学术学位）论文题目基于稀疏字典学习的图像超分辨率研究学科专业名称信号与信息处理申请人姓名杨维国师姓名：王春兴教授论文提交时间２０１８年６月１日山东师范大学硕士学位论文目录中文摘要................................................................................................................

2、.........IAbstract.......................................................................................................................III第一章绪论..................................................................................................................11.1论文的研究背景及意义

3、...................................................................................11.2国内外超分辨率重建研究现状.......................................................................21.3超分辨率重建算法的应用及发展趋势...........................................................41.4超分辨率重建算法主要评价标准.....

4、..............................................................51.4.1主观方面评价标准.................................................................................61.4.2客观方面评价标准.................................................................................71.5本文的组织框架..........

5、....................................................................................8第二章图像的超分辨率重建算法............................................................................112.1图像超分辨率.......................................................................................

6、..........112.2基于插值的超分辨率重建算法.....................................................................132.3基于重建的超分辨率算法.............................................................................152.4基于学习的超分辨率重建算法.................................................................

7、....172.5本章小结.........................................................................................................21第三章基于稀疏字典学习的图像超分辨率研究....................................................233.1改进正则化参数约束对稀疏表示的影响.....................................................233.2训

8、练样本的处理...................................................................................