非线性压缩成像理论与实现研究



非线性压缩成像理论与实现研究

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非线性压缩成像理论与实现研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-11页
第一章绪论	第11-19页
· 研究背景	第11-14页
· 研究的目的与意义	第14-16页
· 研究内容与创新	第16页
· 论文的结构	第16-19页
第二章非线性压缩成像	第19-33页
· 压缩感知理论	第19-25页
· 压缩感知基本理论	第19-21页
· 信号的稀疏表示	第21-22页
· 观测矩阵设计	第22-24页
· 压缩感知恢复方法	第24-25页
· 非线性稀疏编码与压缩感知	第25-29页
· 稀疏编码理论	第25-27页
· 非线性压缩感知	第27-28页
· 基于核函数的非线性压缩感知	第28-29页
· 非线性压缩成像实现	第29-32页
· 压缩成像技术的发展	第29页
· 压缩感知（CS）技术应用于光学成像	第29-31页
· 压缩成像技术在雷达成像中的应用	第31-32页
· 本章小结	第32-33页
第三章非线性空-谱联合压缩成像	第33-47页
· 高光谱成像技术的发展及面临的挑战	第33-35页
· 高光谱遥感成像技术挑战	第33-34页
· 光谱成像原理及其面临的问题	第34-35页
· 高光谱压缩成像技术	第35页
· 非线性空-谱联合压缩成像方法	第35-37页
· 光谱成像技术的技术局限性	第35-36页
· 基于非线性 CS 的空-谱域联合超分辨成像	第36-37页
· 采样矩阵构造及稀疏字典学习	第37-41页
· 观测矩阵构造	第38页
· 多维信号的稀疏表示与压缩感知	第38-39页
· 空-谱张量字典学习	第39-41页
· 仿真实验与结果分析	第41-45页
· 实验条件与评价指标说明	第41页
· 非线性空-谱联合压缩采样实验结果	第41-43页
· 几种不同的恢复方法性能比较：	第43-45页
· 本章小结	第45-47页
第四章基于显著图的高效非线性压缩成像	第47-63页
· 视觉显著性与显著图	第47-49页
· 图像的视觉显著性理论	第47-48页
· 视觉显著性理论的通用框架	第48-49页
· 显著图提取方法综述	第49页
· 基于 GroupTesting 理论的显著区域提取	第49-52页
· GroupTesting 理论与压缩感知	第49-50页
· 基于 GroupTesting 理论从观测值中提取显著区域	第50-51页
· 特征图提取算法具体步骤：	第51-52页
· 视觉显著性驱动的高效压缩成像算法	第52-53页
· 视觉显著性驱动的压缩成像	第52-53页
· 视觉显著性驱动的高效压缩成像算法流程	第53页
· 仿真实验与结果分析	第53-62页
· 实验条件说明	第54页
· 基于 GroupTesting 的显著区域提取	第54-55页
· 视觉显著性驱动的自适应压缩成像实验	第55-62页
· 本章小结	第62-63页
第五章先验正则下的非线性压缩成像算法	第63-83页
· 图像块统计特性分析及快速 GMM 模型学习	第63-70页
· 图像统计特性分析	第63-66页
· 结构化图像块分类及高斯混合建模	第66-68页
· 图像块分类结果及其统计特性	第68-70页
· 统计先验正则下的非线性压缩感知恢复	第70-72页
· 基于统计学的压缩感知恢复方法	第70-71页
· 基于 MAP-GMM 的压缩感知重建	第71-72页
· 数据驱动的非线性压缩感知恢复	第72-77页
· 图像块类别估计	第73页
· 自适应观测矩阵构造	第73-74页
· 数据驱动的自适应非线性压缩感知	第74-77页
· 仿真实验与结果分析	第77-82页
· 实验说明	第77页
· 实验结果与分析	第77-82页
· 本章小结	第82-83页
第六章总结与展望	第83-85页
· 总结	第83-84页
· 展望	第84-85页
致谢	第85-87页
参考文献	第87-94页
硕士期间成果	第94-95 页

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