| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| §1.1 选题背景与研究意义 | 第12-14页 |
| §1.2 计算成像研究现状 | 第14-18页 |
| §1.3 课题来源及主要贡献点 | 第18-19页 |
| §1.4 论文结构安排 | 第19-22页 |
| 第二章 编码感知计算成像方法 | 第22-42页 |
| §2.1 压缩感知理论基础 | 第23-25页 |
| §2.2 编码感知计算成像框架 | 第25-36页 |
| §2.3 现有编码感知计算成像方法 | 第36-40页 |
| §2.4 小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于运动随机曝光的编码感知计算成像 | 第42-64页 |
| §3.1 引言 | 第42-43页 |
| §3.2 图像编码混叠与重建 | 第43-46页 |
| §3.3 运动随机曝光成像模式 | 第46-50页 |
| §3.3.1 随机曝光 | 第46-47页 |
| §3.3.2 运动随机曝光 | 第47-48页 |
| §3.3.3 编码感知过程分析 | 第48-50页 |
| §3.4 仿真结果与实验验证 | 第50-63页 |
| §3.4.1 数据仿真结果 | 第50-60页 |
| §3.4.2 半实物仿真平台 | 第60-63页 |
| §3.5 小结 | 第63-64页 |
| 第四章 基于 CFA 编码的彩色图像重建 | 第64-88页 |
| §4.1 引言 | 第64-66页 |
| §4.2 传统 Demosaicking 方法及存在的问题 | 第66-67页 |
| §4.3 彩色图像的稀疏特性分析 | 第67-73页 |
| §4.3.1 基于彩色图像成像模型的稀疏特性分析 | 第68-71页 |
| §4.3.2 基于自适应 PCA 的稀疏特性分析 | 第71-73页 |
| §4.4 基于稀疏特性的 Demosaicking 方法 | 第73-87页 |
| §4.4.1 算法框架 | 第73-74页 |
| §4.4.2 实验结果与分析 | 第74-87页 |
| §4.5 小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于编码感知的遥感光谱成像 | 第88-108页 |
| §5.1 引言 | 第88页 |
| §5.2 遥感光谱成像技术现状 | 第88-93页 |
| §5.2.1 遥感光谱成像仪发展现状 | 第88-91页 |
| §5.2.2 遥感光谱成像现存问题 | 第91-93页 |
| §5.3 基于快门高速闪动的随机编码曝光 | 第93-97页 |
| §5.3.1 基本过程 | 第93-94页 |
| §5.3.2 编码感知与反演模型 | 第94-96页 |
| §5.3.3 仿真实验结果 | 第96-97页 |
| §5.4 基于高速转镜的随机编码曝光 | 第97-106页 |
| §5.4.1 基本过程 | 第97-99页 |
| §5.4.2 编码感知模型 | 第99-102页 |
| §5.4.3 基于 PCA 的优化反演模型 | 第102-103页 |
| §5.4.4 仿真实验 | 第103-106页 |
| §5.5 小结 | 第106-108页 |
| 第六章 总结与展望 | 第108-112页 |
| §6.1 工作总结 | 第108-109页 |
| §6.2 工作展望 | 第109-112页 |
| 致谢 | 第112-114页 |
| 参考文献 | 第114-124页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第124-127页 |