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编码孔径光谱数据处理与复原

致谢第1-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
1 引言第11-19页
   ·课题研究背景及意义第11-12页
   ·压缩感知理论研究现状第12-15页
     ·稀疏表示研究现状第12-13页
     ·测量矩阵研究现状第13-14页
     ·重构算法研究现状第14-15页
   ·压缩成像研究现状第15-16页
     ·单像素相机第15页
     ·高分辨率编码成像第15-16页
     ·多光谱成像第16页
   ·论文研究内容及结构安排第16-19页
2 压缩感知及其相关理论分析第19-27页
   ·压缩感知理论概述第19-20页
   ·信号的稀疏表示第20-21页
   ·测量矩阵的设计第21-22页
   ·信号重构算法第22-26页
     ·贪婪算法第22-23页
     ·凸松弛算法第23-24页
     ·迭代阈值法第24-26页
   ·本章小结第26-27页
3 编码孔径高光谱成像系统设计第27-39页
   ·编码孔径成像第27-29页
   ·编码孔径成像光谱系统的数学模型第29-32页
   ·光学系统设计第32-36页
     ·系统硬件结构第32-34页
     ·编码模板的设计第34页
     ·成像系统定标第34-35页
     ·复原算法第35-36页
   ·成像系统搭建第36-38页
   ·本章小结第38-39页
4 基于快速迭代收缩阈值算法的图像重构第39-47页
   ·FISTA 算法原理第39-41页
     ·引言第39页
     ·迭代收缩阈值算法第39-40页
     ·FISTA 算法第40-41页
   ·基于 FISTA 算法的 CS 图像重构第41-43页
   ·实验仿真第43-46页
   ·本章小结第46-47页
5 基于分割增广拉格朗日收缩算法的图像重构第47-57页
   ·引言第47-49页
     ·变量分割第47-48页
     ·增广拉格朗日方法第48页
     ·交替方向乘子法第48-49页
   ·分割增广拉格朗日收缩算法的基本思想第49-50页
   ·基于 SALSA 算法的 CS 图像重构第50-52页
   ·实验仿真第52-55页
   ·本章小结第55-57页
6 总结与展望第57-59页
参考文献第59-61页
作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果第61页

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