可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像算法的研究



可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像算法的研究

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可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像算法的研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
第1章绪论	第11-19页
1.1 论文研究的背景和意义	第11-12页
1.2 压缩感知国内外研究现状	第12-14页
1.2.1 稀疏表示研究现状	第12-13页
1.2.2 随机投影研究现状	第13-14页
1.2.3 重构算法研究现状	第14页
1.3 压缩感知的应用	第14-15页
1.4 超分辨率研究综述	第15-17页
1.4.1 图像超分辨率发展的背景及现状	第15-16页
1.4.2 图像超分辨率方法的分类	第16-17页
1.5 本文的主要研究内容	第17-19页
第2章压缩感知基本理论	第19-39页
2.1 压缩感知理论基本框架	第19-20页
2.2 稀疏表示	第20-22页
2.3 测量矩阵	第22-24页
2.4 重构算法	第24-30页
2.4.1 贪婪算法	第24-26页
2.4.2 凸优化算法	第26-30页
2.5 基于快速收缩算法的图像重构	第30-38页
2.5.1 增广拉格朗日方法	第30-32页
2.5.2 变量分割的思想	第32-33页
2.5.3 交替乘子方向法	第33-35页
2.5.4 软阈值收缩算法	第35-36页
2.5.5 SALS 算法的基本思想	第36-38页
2.6 本章小结	第38-39页
第3章抗混叠的低冗余图像多尺度变换	第39-76页
3.1 引言	第39页
3.2 调和分析图像表示	第39-42页
3.2.1 傅立叶与离散余弦变换	第39-41页
3.2.2 小波理论	第41-42页
3.3 多尺度几何分析图像表示	第42-63页
3.3.1 Ridgelet (脊波) 变换	第42-45页
3.3.2 Curvelet (曲线波) 变换	第45-53页
3.3.3 Contourlet(轮廓波)变换	第53-59页
3.3.4 Brushlet 变换	第59-60页
3.3.5 Shearlet 变换	第60-63页
3.4 抗混叠的低冗余图像多尺度变换	第63-74页
3.4.1 ADBLMT 的设计原理	第63-70页
3.4.2 实验结果与分析	第70-74页
3.5 本章小结	第74-76页
第4章改良型压缩感知算法	第76-88页
4.1 引言	第76页
4.2 单幅超分辨率的观测模型	第76-77页
4.3 MCS 算法的构造	第77-79页
4.4 MCS 算法的实现	第79-81页
4.4.1 超分辨率观测模型逆过程的设计	第80页
4.4.2 MCS 重构算法	第80-81页
4.5 实验结果与分析	第81-87页
4.6 本章小结	第87-88页
第5章基于最小有效观测集约束的 CS 算法	第88-106页
5.1 引言	第88页
5.2 基于压缩感知超分辨率的典型算法	第88-91页
5.2.1 压缩图像的超分辨率重建	第88-89页
5.2.2 基于压缩感知的超分辨复原	第89-91页
5.3 基于最小有效观测集约束的 CS 算法	第91-98页
5.3.1 多尺度局部自适应稀疏表示方法	第92-96页
5.3.2 最小有效观测集的建立	第96-98页
5.4 基于 SALS 算法的 MVMCS 图像重构	第98-100页
5.5 实验结果与分析	第100-105页
5.6 本章小结	第105-106页
结论	第106-108页
参考文献	第108-117页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果	第117-118页
致谢	第118-119页
作者简介	第119页

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