基于压缩感知的图像重建和复原算法研究
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基于压缩感知的图像重建和复原算法研究
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-11页
第1章 绪论
第11-17页
1.1 课题研究的目的与意义
第11-12页
1.2 压缩感知的国内外研究现状
第12-14页
1.2.1 信号稀疏表示的研究现状
第12-13页
1.2.2 测量矩阵的研究现状
第13页
1.2.3 压缩感知信号重构的研究现状
第13-14页
1.3 本文的主要研究工作和论文组织
第14-17页
第2章 压缩感知理论
第17-27页
2.1 引言
第17-18页
2.2 压缩感知理论
第18-25页
2.2.1 信号的稀疏表示
第19-21页
2.2.2 观测矩阵
第21-23页
2.2.3 信号重构
第23-25页
2.3 压缩感知的应用
第25页
2.4 本章小结
第25-27页
第3章 基于单层DTCWT变换的压缩感知图像重建
第27-43页
3.1 双树复数小波
第27-31页
3.2 OMP重建算法
第31-33页
3.2.1 OMP算法
第31-32页
3.2.2 基于OMP算法的压缩感知图像重建
第32-33页
3.3 图像质量评价标准
第33-35页
3.3.1 主观评价
第33页
3.3.2 客观评价
第33-35页
3.4 基于单层小波变换的压缩感知图像重建算法
第35-37页
3.4.1 传统CS图像重建算法
第35-37页
3.4.2 基于单层DTCWT的CS图像重建
第37页
3.5 实验结果与分析
第37-42页
3.6 本章小结
第42-43页
第4章 基于分裂Bregman算法和混合基的压缩感知图像重建
第43-57页
4.1 Bregman迭代
第43-44页
4.1.1 Bregman距离
第43-44页
4.1.2 Bregman的迭代收敛性
第44页
4.1.3 Bregman迭代求解带约束优化问题
第44页
4.2 分裂Bregman算法
第44-46页
4.3 基于分裂Bregman算法和混合基的CS图像重建算法
第46-51页
4.3.1 图像的混合基稀疏表示
第46-48页
4.3.2 基于分裂Bregman算法的压缩感知图像重建
第48-51页
4.4 算法处理流程
第51-52页
4.4.1 测量矩阵的选取
第51-52页
4.4.2 基于混合基的CS图像重建流程
第52页
4.5 实验结果与分析
第52-56页
4.6 本章小结
第56-57页
第5章 基于压缩感知的图像复原
第57-77页
5.1 图像复原理论与方法
第57-65页
5.1.1 图像退化和复原模型
第58-59页
5.1.2 图像复原的病态性问题
第59页
5.1.3 常见的退化函数模型
第59-60页
5.1.4 退化图像的噪声模型
第60-61页
5.1.5 经典的图像复原方法
第61-65页
5.2 基于压缩感知的图像复原算法
第65-68页
5.2.1 基于压缩感知的图像退化和复原模型
第66-67页
5.2.2 基于TwIST的小波域压缩感知图像复原
第67-68页
5.3 算法处理流程
第68-70页
5.4 实验结果与分析
第70-75页
5.4.1 低采样率复原结果的主客观效果
第70-72页
5.4.2 不同算法的复原结果
第72-74页
5.4.3 不同重构算法的压缩感知图像复原
第74-75页
5.5 本章小结
第75-77页
第6章 总结与展望
第77-79页
6.1 总结
第77页
6.2 展望
第77-79页
参考文献
第79-85页
致谢
第85页
本篇论文共
85
页,
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。
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