基于压缩感知理论的图像重构与图像融合算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究动态及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·国内外理论研究动态 | 第8-9页 |
| ·国内外应用研究动态 | 第9页 |
| ·发展趋势 | 第9-10页 |
| ·论文的主要内容 | 第10页 |
| ·论文的主要结构 | 第10-12页 |
| 2 压缩感知理论及其在图像处理方面的应用 | 第12-20页 |
| ·CS 理论框架 | 第12-16页 |
| ·稀疏表示 | 第13-14页 |
| ·观测测量 | 第14-15页 |
| ·信号重构 | 第15-16页 |
| ·CS 理论在图像处理中的应用 | 第16-19页 |
| ·图像压缩 | 第16-17页 |
| ·图像融合 | 第17-18页 |
| ·图像目标识别 | 第18页 |
| ·目标跟踪 | 第18页 |
| ·图像成像 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 3 基于 MSP 算法的压缩感知图像重构 | 第20-29页 |
| ·子空间追踪信号重构算法 | 第20-21页 |
| ·基于 MSP 算法的压缩感知图像重构 | 第21-23页 |
| ·信号稀疏度 K 的自适应估计 | 第21-22页 |
| ·新原子的选取 | 第22-23页 |
| ·迭代停止的判决条件 | 第23页 |
| ·MSP 算法实现 | 第23页 |
| ·仿真结果与分析 | 第23-28页 |
| ·MSP 算法在不同采样率下的图像重构 | 第24-26页 |
| ·不同算法在不同采样率下的图像重构数据对比与分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 基于 NSCT 变换的压缩感知图像融合 | 第29-53页 |
| ·图像小波变换与 NSCT 变换理论 | 第29-34页 |
| ·图像小波变换 | 第29-31页 |
| ·图像 NSCT 变换 | 第31-34页 |
| ·传统小波变换图像融合算法 | 第34-35页 |
| ·基于小波变换的压缩感知图像融合算法 | 第35-36页 |
| ·基于 NSCT 变换的压缩感知图像融合改进算法 | 第36-39页 |
| ·改进融合算法框图 | 第36-37页 |
| ·本文融合规则 | 第37-38页 |
| ·本文融合算法实现 | 第38页 |
| ·本文所选图像融合评价标准 | 第38-39页 |
| ·仿真结果与分析 | 第39-51页 |
| ·不同融合算法的图像融合 | 第39-49页 |
| ·不同融合算法的仿真数据对比与分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 5 结论 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第60页 |
