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《圖像/視頻的超分辨率復原》是關於圖像和視頻超分辨率復原技術的一本學術專著，反映了相關技術領域近年來的最新研究進展。
《圖像/視頻的超分辨率復原》共分5篇19章。第一篇為基礎知識，介紹數字圖像與視頻的基本概念、圖像插值縮放和質量增強的基本方法以及超分辨率復原的基本概念；第二篇為基於重建的超分辨率復原，分析論述了基於重建思想的各種圖像超分辨率復原方法；第三篇為基於學習的超分辨率復原，闡述了基於學習思想的圖像超分辨率復原方法以及人臉圖像的超分辨率復原技術；第四篇為高動態范圍圖像的顯示，介紹了高亮度動態范圍圖像在標準顯示設備上顯示的處理技術；第五篇為超分辨率復原技術的發展趨勢，主要介紹了當前在超分辨率復原研究領域的一些研究熱點。
《圖像/視頻的超分辨率復原》可供通信與電子系統、信號與信息處理、計算機應用等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。
《圖像/視頻的超分辨率復原》共分5篇19章。第一篇為基礎知識，介紹數字圖像與視頻的基本概念、圖像插值縮放和質量增強的基本方法以及超分辨率復原的基本概念；第二篇為基於重建的超分辨率復原，分析論述了基於重建思想的各種圖像超分辨率復原方法；第三篇為基於學習的超分辨率復原，闡述了基於學習思想的圖像超分辨率復原方法以及人臉圖像的超分辨率復原技術；第四篇為高動態范圍圖像的顯示，介紹了高亮度動態范圍圖像在標準顯示設備上顯示的處理技術；第五篇為超分辨率復原技術的發展趨勢，主要介紹了當前在超分辨率復原研究領域的一些研究熱點。
《圖像/視頻的超分辨率復原》可供通信與電子系統、信號與信息處理、計算機應用等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。
作者簡介
卓力，北京工業大學教授、博士生導師，北京市信號與信息處理研究室副主任。
1992年畢業于電子科技大學無線電技術系，1998年和2004年分別獲得東南大學信號與信息處理專業碩士學位和北京工業大學模式識別與智能系統專業博士學位。2003～2004年在香港理工大學從事合作研究，2006年赴澳大利亞悉尼大學從事博士后研究工作。
曾入選“人力資源與社會保障部歸國留學人員科技活動優秀類資助”、“北京市優秀人才培養計劃”、“北京市中青年骨干教師培養計劃”和“北京市科技新星計劃”等人才培養計劃。主要研究領域包括圖像／視頻編碼與網絡傳輸、多媒體信號處理、無線視頻傳感器網絡等，發表論文90多篇，著有《小波編碼與網絡視頻傳輸》、《視頻編碼與低速率傳輸》等著作。
1992年畢業于電子科技大學無線電技術系，1998年和2004年分別獲得東南大學信號與信息處理專業碩士學位和北京工業大學模式識別與智能系統專業博士學位。2003～2004年在香港理工大學從事合作研究，2006年赴澳大利亞悉尼大學從事博士后研究工作。
曾入選“人力資源與社會保障部歸國留學人員科技活動優秀類資助”、“北京市優秀人才培養計劃”、“北京市中青年骨干教師培養計劃”和“北京市科技新星計劃”等人才培養計劃。主要研究領域包括圖像／視頻編碼與網絡傳輸、多媒體信號處理、無線視頻傳感器網絡等，發表論文90多篇，著有《小波編碼與網絡視頻傳輸》、《視頻編碼與低速率傳輸》等著作。
目次
第一篇 基礎知識
第1章 圖像，視頻基礎知識
1.1 圖像／視頻的數字化表示
1.1.1 二維采樣定理
1.1.2 采樣與量化
1.1.3 數字圖像的數據量與表示
1.1.4 視頻的數字化
1.2 彩色空間
1.2.1 彩色空間的視覺屬性
1.2.2 RGB彩色空間
1.2.3 YCbCr彩色空間
1.2.4 ISH彩色空間
1.3 圖像分辨率
1.4 圖像顯示
1.5 人眼視覺特性
1.5.1 人眼視覺系統的生理特性
1.5.2 人眼視覺特性
1.6 圖像／視頻質量評價
參考文獻
第2章 圖像縮放
2.1 圖像縮放原理
2.2 幾種傳統的圖像插值方法
2.3 插值方法的對比分析
參考文獻
第3章 圖像質量增強基本技術
3.1 概述
3.2 圖像增強
3.2.1 灰度級映射變換
3.2.2 直方圖變換
3.2.3 圖像的平滑和去噪
3.2.4 圖像的銳化
3.2.5 頻域圖像增強
3.2.6 同態圖像增強方法
3.3 圖像復原
3.3.1 圖像退化的數學模型
3.3.2 約束圖像復原
3.3.3 有約束圖像復原
參考文獻
第4章 超分辨率復原技術
4.1 超分辨率復原技術的產生與發展
4.2 基於重建的超分辨率復原
4.3 基於學習的超分辨率復原
參考文獻
第二篇 基於重建的超分辨率復原
第5章 基於重建的圖像超分辨率復原技術概述
5.1 概述
5.2 超分辨率復原的理論基礎
5.2.1 觀測模型
5.2.2 超分辨率復原的數學物理基礎
5.3 基於重建的超分辨率復原算法概述
5.3.1 頻域方法
5.3.2 空域方法
5.3.3 超分辨率復原算法性能評價
5.4 討論
參考文獻
第6章 凸集投影和最大后驗概率估計
6.1 概述
6.2 運動估計方法
6.2.1 塊匹配
6.2.2 分級塊匹配運動估計及可信度驗證
6.2.3 基於光流的運動估計
6.3 凸集投影算法
6.3.1 算法原理
6.3.2 執行過程
6.4 最大后驗概率算法
6.4.1 算法描述
6.4.2 Huber-Markov先驗模型
6.4.3 梯度下降最優化方法
6.5 算法性能測試與對比
6.5.1 模擬低分辨率視頻序列
6.5.2 實際攝取的低分辨率視頻序列
6.5.3 實驗結果分析與討論
6.6 彩色視頻序列的超分辨率復原
6.6.1 顏色域分級塊匹配運動估計
6.6.2 基於POCS的算法
6.6.3 基於MAP的算法
6.6.4 實驗結果與討論
6.7 討論
參考文獻
第7章 基於MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.1 概述
7.2 基於自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.2.1 自適應MRF模型
7.2.2 基於自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.2.3 性能測試與分析
7.3 一種基於MPIFS和自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原方法
7.3.1 分形編碼技術概述
7.3.2 基於MPIFS的超分辨率復原
7.3.3 改進的MAP超分辨率復原方法
7.3.4 性能測試與分析
7.4 討論
參考文獻
第8章 基於梯度矢量流約束的圖像超分辨率復原
8.1 概述
8.2 各向異性擴散模型與數字圖像處理
8.2.1 擴散模型的物理背景
8.2.2 平均曲率流擴散模型
8.2.3 梯度矢量流場約束的擴散模型
……
第9章 基於對象的監控頻超分辨率復原
第10章 基於權值矩陣的超分辨率復原中的應用
第11章 基於小波變換域的超分辨率復原
第12章 基於單幀高分辨率圖像的視頻序列超分辨率復原
第三篇 基於學習的超分辨率復原
第13章 基於學習的超分辨復原技術概述
第14章 基於示例學習的超分辨率復原算法
第15章 基於多類預測器學習的超分辨率復原
第16章 基於學習的人臉圖像超分辨率復原
第四篇 高動態范圍顯示
第17章 高動態范圍圖像可視化技術概述
第18章 基於自適應細節增強的高動態范圍圖像可視化
第五篇 超分辨率復原技術的發展趨勢
第19章 超分辨率復原技術的發展趨勢
參考文獻
第1章 圖像，視頻基礎知識
1.1 圖像／視頻的數字化表示
1.1.1 二維采樣定理
1.1.2 采樣與量化
1.1.3 數字圖像的數據量與表示
1.1.4 視頻的數字化
1.2 彩色空間
1.2.1 彩色空間的視覺屬性
1.2.2 RGB彩色空間
1.2.3 YCbCr彩色空間
1.2.4 ISH彩色空間
1.3 圖像分辨率
1.4 圖像顯示
1.5 人眼視覺特性
1.5.1 人眼視覺系統的生理特性
1.5.2 人眼視覺特性
1.6 圖像／視頻質量評價
參考文獻
第2章 圖像縮放
2.1 圖像縮放原理
2.2 幾種傳統的圖像插值方法
2.3 插值方法的對比分析
參考文獻
第3章 圖像質量增強基本技術
3.1 概述
3.2 圖像增強
3.2.1 灰度級映射變換
3.2.2 直方圖變換
3.2.3 圖像的平滑和去噪
3.2.4 圖像的銳化
3.2.5 頻域圖像增強
3.2.6 同態圖像增強方法
3.3 圖像復原
3.3.1 圖像退化的數學模型
3.3.2 約束圖像復原
3.3.3 有約束圖像復原
參考文獻
第4章 超分辨率復原技術
4.1 超分辨率復原技術的產生與發展
4.2 基於重建的超分辨率復原
4.3 基於學習的超分辨率復原
參考文獻
第二篇 基於重建的超分辨率復原
第5章 基於重建的圖像超分辨率復原技術概述
5.1 概述
5.2 超分辨率復原的理論基礎
5.2.1 觀測模型
5.2.2 超分辨率復原的數學物理基礎
5.3 基於重建的超分辨率復原算法概述
5.3.1 頻域方法
5.3.2 空域方法
5.3.3 超分辨率復原算法性能評價
5.4 討論
參考文獻
第6章 凸集投影和最大后驗概率估計
6.1 概述
6.2 運動估計方法
6.2.1 塊匹配
6.2.2 分級塊匹配運動估計及可信度驗證
6.2.3 基於光流的運動估計
6.3 凸集投影算法
6.3.1 算法原理
6.3.2 執行過程
6.4 最大后驗概率算法
6.4.1 算法描述
6.4.2 Huber-Markov先驗模型
6.4.3 梯度下降最優化方法
6.5 算法性能測試與對比
6.5.1 模擬低分辨率視頻序列
6.5.2 實際攝取的低分辨率視頻序列
6.5.3 實驗結果分析與討論
6.6 彩色視頻序列的超分辨率復原
6.6.1 顏色域分級塊匹配運動估計
6.6.2 基於POCS的算法
6.6.3 基於MAP的算法
6.6.4 實驗結果與討論
6.7 討論
參考文獻
第7章 基於MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.1 概述
7.2 基於自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.2.1 自適應MRF模型
7.2.2 基於自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原
7.2.3 性能測試與分析
7.3 一種基於MPIFS和自適應MRF模型的MAP圖像超分辨率復原方法
7.3.1 分形編碼技術概述
7.3.2 基於MPIFS的超分辨率復原
7.3.3 改進的MAP超分辨率復原方法
7.3.4 性能測試與分析
7.4 討論
參考文獻
第8章 基於梯度矢量流約束的圖像超分辨率復原
8.1 概述
8.2 各向異性擴散模型與數字圖像處理
8.2.1 擴散模型的物理背景
8.2.2 平均曲率流擴散模型
8.2.3 梯度矢量流場約束的擴散模型
……
第9章 基於對象的監控頻超分辨率復原
第10章 基於權值矩陣的超分辨率復原中的應用
第11章 基於小波變換域的超分辨率復原
第12章 基於單幀高分辨率圖像的視頻序列超分辨率復原
第三篇 基於學習的超分辨率復原
第13章 基於學習的超分辨復原技術概述
第14章 基於示例學習的超分辨率復原算法
第15章 基於多類預測器學習的超分辨率復原
第16章 基於學習的人臉圖像超分辨率復原
第四篇 高動態范圍顯示
第17章 高動態范圍圖像可視化技術概述
第18章 基於自適應細節增強的高動態范圍圖像可視化
第五篇 超分辨率復原技術的發展趨勢
第19章 超分辨率復原技術的發展趨勢
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