基于稀疏表示的文本图像超分辨率重建研究

目录

摘要...................................................................................................................................I

ABSTRACT......................................................................................................................III

目录...............................................................................................................................VII

第一章绪论 (1)

1.1研究背景及意义 (1)

1.2国内外研究现状 (3)

1.2.1自然图像超分辨率重建研究现状 (3)

1.2.2文本图像超分辨率重建研究现状 (4)

1.3重建结果评估标准 (4)

1.3.1主观质量评价标准 (5)

1.3.2客观质量评价标准 (5)

1.4本文主要研究内容及工作安排 (6)

第二章基于稀疏表示的图像超分辨率重建 (9)

2.1图像观测模型 (9)

2.2图像超分辨率重建技术模型 (9)

2.2.1频域模型 (9)

2.2.2空域模型 (10)

2.2.3基于学习的超分辨率重建模型 (13)

2.3基于稀疏表示的图像超分辨率重建 (15)

2.3.1信号稀疏表示理论 (15)

2.3.2稀疏表示局部模型分析 (16)

2.3.3过完备字典训练 (17)

2.3.4基于稀疏表示的重建算法完整流程 (20)

2.4文档图像质量评价指标 (21)

2.4.1峰值信噪比 (21)

2.4.2结构相似度 (21)

2.4.3字符识别 (21)

VII

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2.5本章小结 (22)

第三章基于改进耦合字典的优化训练方法 (23)

3.1传统稀疏表示字典训练 (23)

3.2稀疏表示模型分析 (24)

3.3字典训练算法优化 (25)

3.3.1优化的字典学习算法 (25)

3.3.2HR字典学习 (26)

3.3.3稀疏系数求解分析 (28)

3.3.4基于特征符号的稀疏表示系数求解 (30)

3.4实验结果及分析 (33)

3.5重建质量评价及运行时间对比 (36)

3.6本章小结 (38)

第四章基于文本特征与边缘优化的文本图像超分辨率重建 (39)

4.1文本图像特征 (39)

4.2全局重建约束改进 (40)

4.2.1稀疏全局重建约束 (40)

4.2.2双峰特性引入 (40)

4.2.3改进算法实现 (41)

4.3边缘优化算法 (42)

4.3.1边缘算子 (42)

4.3.2边缘增强实现 (45)

4.4实验结果及分析 (47)

4.4.1改进全局约束的算法实验结果及分析 (47)

4.4.2重建质量评价 (49)

4.4.3引入边缘增强的算法实验结果及分析 (51)

4.5本章小结 (52)

第五章基于优化字典与文本特征的SR重建技术在古碑文恢复中的应用 (53)

5.1古碑文恢复概述 (53)

5.2碑文图像预处理 (53)

5.2.1几何校正 (54)

VIII

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5.2.2图像增强 (54)

5.2.3图像去噪 (55)

5.3碑文图像超分辨率重建结果与分析 (56)

5.4本章小结 (57)

第六章总结与展望 (59)

6.1本文工作总结 (59)

6.2未来工作展望 (60)

参考文献 (61)

致谢 (65)

攻读硕士学位期间已发表和录用的学术论文 (67)

IX

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