基于贝叶斯压缩感知的图像重构特性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题的背景和意义 | 第10页 |
| ·压缩感知图像处理 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯压缩感知国内外研究进展 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容和结构框架 | 第12-14页 |
| ·本文研究的内容 | 第12-13页 |
| ·本文的结构框架 | 第13-14页 |
| 第2章 压缩感知基本理论与贝叶斯重建算法 | 第14-24页 |
| ·稀疏表示及原始图像特点 | 第14-16页 |
| ·信号稀疏表示 | 第14-15页 |
| ·小波空间下的稀疏表示 | 第15页 |
| ·各类图像特点 | 第15-16页 |
| ·压缩感知原理 | 第16-18页 |
| ·信号稀疏化处理 | 第16页 |
| ·测量矩阵的设计 | 第16-17页 |
| ·重构算法 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯压缩感知 | 第18-20页 |
| ·贝叶斯框架 | 第18-19页 |
| ·RVM求解贝叶斯压缩感知 | 第19-20页 |
| ·信号重构前后细节分量的稀疏特征 | 第20-21页 |
| ·实验及数据处理方法 | 第21-23页 |
| ·图像重构前后质量评估 | 第21页 |
| ·贝叶斯压缩感知参数选取 | 第21-22页 |
| ·图像处理过程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 超声图像的贝叶斯压缩感知实验研究 | 第24-30页 |
| ·超声图像处理 | 第24-26页 |
| ·超声图像重构实验 | 第26-27页 |
| ·实验结果分析 | 第27-28页 |
| ·分辨率分析 | 第27-28页 |
| ·稀疏性分析 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 CT图像的贝叶斯压缩感知实验研究 | 第30-36页 |
| ·CT图像特点 | 第30页 |
| ·CT图像处理 | 第30-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-35页 |
| ·分辨率分析 | 第33-34页 |
| ·稀疏性分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 光学图像的贝叶斯压缩感知实验研究 | 第36-42页 |
| ·压缩感知在光学成像系统中的应用 | 第36页 |
| ·光学图像处理 | 第36-39页 |
| ·实验结果分析 | 第39-41页 |
| ·分辨率分析 | 第39-40页 |
| ·稀疏性分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 三种图像重建质量对比分析 | 第42-52页 |
| ·实验数据处理 | 第42-45页 |
| ·实验信号重构前后的稀疏分量 | 第45-48页 |
| ·重建质量对比和分析 | 第48-51页 |
| ·灰度稀疏化分析 | 第48-49页 |
| ·测量值分析 | 第49-50页 |
| ·重构前后稀疏分量图分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第7章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·实验结论 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与成果 | 第62页 |
