压缩感知在天文图像中的应用研究
| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·相关研究的历史和现状 | 第10-12页 |
| ·传统天文图像压缩处理的研究 | 第10-11页 |
| ·压缩感知理论研究的历史现状 | 第11-12页 |
| ·压缩感知在天文应用中的现状 | 第12页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论简介 | 第14-29页 |
| ·压缩感知框架 | 第14-17页 |
| ·压缩感知信号稀疏表示 | 第17-19页 |
| ·压缩感知测量矩阵 | 第19-21页 |
| ·压缩感知重构算法 | 第21-28页 |
| ·基于最小l_1范数的凸优化算法 | 第22-23页 |
| ·匹配追踪算法 | 第23-25页 |
| ·迭代阈值重构算法 | 第25-27页 |
| ·最小全变分法 | 第27-28页 |
| ·其它重构算法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 压缩感知天文图像处理框架 | 第29-38页 |
| ·压缩感知天文图像稀疏方法 | 第29-30页 |
| ·压缩感知天文图像测量矩阵设计 | 第30-33页 |
| ·压缩感知天文图像重构算法 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 分块自适应压缩采样 | 第38-49页 |
| ·分块压缩感知 | 第38-41页 |
| ·分块压缩感知理论 | 第38-40页 |
| ·分块压缩感知不足 | 第40-41页 |
| ·分块自适应压缩采样 | 第41-44页 |
| ·索贝尔算子 | 第41-42页 |
| ·算法流程 | 第42-44页 |
| ·实验验证 | 第44-48页 |
| ·图像重构评判标准 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 加权自适应最小全变分 | 第49-61页 |
| ·加权全变分法 | 第49-52页 |
| ·加权自适应最小全变分法 | 第52-54页 |
| ·算法简介 | 第52-53页 |
| ·算法流程 | 第53-54页 |
| ·实验分析 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 工作总结和展望 | 第61-63页 |
| ·论文主要工作 | 第61-62页 |
| ·工作中的不足 | 第62页 |
| ·未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第71页 |
