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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,点击这进入下载页面
 
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