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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--压缩视频的超分辨率技术研究
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压缩视频的超分辨率技术研究
 
     论文目录
 
致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第10-28页
    1.1 研究背景和意义第10-13页
        1.1.1 研究背景第10-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 视频超分辨率技术发展现状第13-19页
        1.2.1 基于滤波、插值的方法第13-14页
        1.2.2 基于学习的方法第14-15页
        1.2.3 基于重构的方法第15-18页
        1.2.4 小结第18-19页
    1.3 压缩视频源的超分辨率技术发展现状第19-21页
        1.3.1 基于参数化模型的方法第19-20页
        1.3.2 基于量化噪声估计、消除的方法第20-21页
    1.4 视频超分辨率涉及的主要技术第21-25页
        1.4.1 图像配准第22页
        1.4.2 迭代重加权最小二乘法第22-23页
        1.4.3 线性方程的数值解法第23-25页
        1.4.4 超分辨率算法的性能评测方法第25页
    1.5 本文主要工作及内容安排第25-28页
        1.5.1 内容安排第26-27页
        1.5.2 主要创新点第27-28页
2 视频超分辨率参数化模型的改进及验证第28-56页
    2.1 视频超分辨率参数化模型的改进第28-33页
        2.1.1 传统参数化模型的缺陷分析第29-31页
        2.1.2 公共标记矩阵第31页
        2.1.3 改进的参数化模型第31-33页
    2.2 公共标记矩阵的求取第33-37页
        2.2.1 光流运动估计及其原理第33-34页
        2.2.2 运动细节保持的光流运动估计第34-35页
        2.2.3 计算公共标记矩阵第35-37页
    2.3 基于改进参数化模型的MAP视频超分辨率重构算法第37-43页
        2.3.1 基于MAP准则的视频超分辨率第37-39页
        2.3.2 超分辨率重构问题的实际求解第39-42页
        2.3.3 小结第42-43页
    2.4 实验结果与分析第43-55页
    2.5 本章小结第55-56页
3 基于改进参数化模型的混合MAP视频超分辨率算法第56-96页
    3.1 混合MAP框架下的视频超分辨率算法第56-58页
    3.2 改进参数化模型指导下的视频超分辨率算法第58-62页
        3.2.1 超分辨率重构第59-60页
        3.2.2 变形矩阵估计第60-61页
        3.2.3 模糊核估计第61-62页
    3.3 针对收敛性与数据保真性的算法改进第62-65页
        3.3.1 改进的IRLS法迭代权重更新机制第62-64页
        3.3.2 基于L2范数的数据保真度约束函数第64-65页
    3.4 实验结果与分析第65-95页
        3.4.1 高超分辨率倍数下的比较实验第66-77页
        3.4.2 两倍超分辨率下的比较实验第77-81页
        3.4.3 针对高清序列(1080p与2160p)的扩展实验第81-88页
        3.4.4 针对抗混叠滤波的讨论以及对实际视频的重构实验第88-95页
    3.5 本章小结第95-96页
4 压缩视频的超分辨率算法第96-129页
    4.1 压缩视频的量化噪声第96-98页
    4.2 去量化噪声处理第98-103页
        4.2.1 压缩视频中蕴含的先验信息第98-100页
        4.2.2 量化噪声的去除第100-103页
    4.3 去量化噪声处理滤除信息的弥补第103-108页
        4.3.1 联合稀疏编码第104-106页
        4.3.2 字典的分类第106-107页
        4.3.3 残余图像的超分辨率重构第107-108页
    4.4 压缩视频的超分辨率第108-109页
    4.5 实验结果与分析第109-128页
        4.5.1 对量化噪声较轻的压缩视频的相关实验第109-116页
        4.5.2 对含有强烈量化噪声的高压缩视频的相关实验第116-125页
        4.5.3 面向实际压缩视频的相关实验第125-128页
    4.6 本章小结第128-129页
5 总结与展望第129-131页
    5.1 总结第129-130页
    5.2 展望第130-131页
参考文献第131-136页
作者攻读硕士学位期间的研究成果第136页

 
 
论文编号BS2589014,这篇论文共136
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