摘要 | 第5-7页 |
abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-22页 |
1.1 课题研究背景与意义 | 第12-13页 |
1.1.1 水下视觉导航的研究背景及意义 | 第12页 |
1.1.2 合成孔径声呐图像的研究背景及意义 | 第12页 |
1.1.3 稀疏表示的研究背景及意义 | 第12-13页 |
1.2 稀疏表示理论的研究现状 | 第13-18页 |
1.2.1 综合字典学习算法研究现状 | 第14-15页 |
1.2.2 综合稀疏编码算法研究现状 | 第15-16页 |
1.2.3 解析字典学习算法研究现状 | 第16-17页 |
1.2.4 解析稀疏编码算法研究现状 | 第17-18页 |
1.3 合成孔径声呐图像处理的研究现状 | 第18-20页 |
1.3.1 合成孔径声呐研究现状 | 第18-19页 |
1.3.2 声呐图像处理研究现状 | 第19-20页 |
1.4 本文主要研究内容 | 第20-22页 |
第2章 综合字典学习算法研究 | 第22-38页 |
2.1 综合字典学习的基本原理 | 第22页 |
2.2 块稀疏字典训练方法的原理概述 | 第22-24页 |
2.3 自适应稀疏字典学习 | 第24-31页 |
2.3.1 稀疏聚类法 | 第26-29页 |
2.3.2 自适应块稀疏字典学习方法 | 第29-31页 |
2.4 仿真实验与分析 | 第31-36页 |
2.4.1 实验一 | 第31-33页 |
2.4.2 实验二 | 第33-35页 |
2.4.3 实验三 | 第35-36页 |
2.5 本章小结 | 第36-38页 |
第3章 综合稀疏编码算法研究 | 第38-56页 |
3.1 综合模型下的稀疏编码基本原理 | 第38页 |
3.2 正则化正交匹配追踪算法原理概述 | 第38-40页 |
3.3 分段正则化正交匹配追踪算法 | 第40-42页 |
3.3.1 原子初选 | 第40-41页 |
3.3.2 阈值设置及可靠性验证 | 第41页 |
3.3.3 候选集正则化 | 第41页 |
3.3.4 稀疏编码及更新观测余量 | 第41-42页 |
3.4 仿真实验与分析 | 第42-54页 |
3.4.1 实验一 | 第43-44页 |
3.4.2 实验二 | 第44-47页 |
3.4.3 实验三 | 第47-54页 |
3.5 本章小结 | 第54-56页 |
第4章 解析字典学习算法研究 | 第56-74页 |
4.1 解析模型下的字典学习基本原理 | 第56-57页 |
4.2 解析K-SVD字典训练方法的原理概述 | 第57-59页 |
4.3 原子并行更新的解析字典学习算法 | 第59-62页 |
4.3.1 子集追踪方法 | 第59-60页 |
4.3.2 原子并行更新 | 第60-62页 |
4.4 仿真实验与分析 | 第62-72页 |
4.4.1 实验一 | 第62-66页 |
4.4.2 实验二 | 第66-72页 |
4.5 本章小结 | 第72-74页 |
第5章 解析稀疏编码算法研究 | 第74-92页 |
5.1 基于共稀疏编码算法的综合模型下信号重构算法 | 第74-75页 |
5.2 解析稀疏编码算法的基本原理及典型算法概述 | 第75-78页 |
5.3 分段共稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第78-84页 |
5.3.1 分段共稀疏自适应匹配追踪算法描述 | 第78-80页 |
5.3.2 针对高维信号的CSMP松弛算法 | 第80-81页 |
5.3.3 CSMP算法理论分析 | 第81-84页 |
5.4 仿真实验与分析 | 第84-90页 |
5.4.1 算法恢复无噪信号实验 | 第84-87页 |
5.4.2 算法对含噪和无噪的图像的重构实验 | 第87-90页 |
5.5 本章小结 | 第90-92页 |
第6章 基于稀疏表示的合成孔径声呐图像的去噪和识别 | 第92-112页 |
6.1 合成孔径声呐图像的去噪处理 | 第93-103页 |
6.1.1 基于稀疏表示的图像去噪算法概述 | 第93-94页 |
6.1.2 基于稀疏表示的合成孔径声呐图像去噪方案设计 | 第94-95页 |
6.1.3 仿真实验与分析 | 第95-103页 |
6.2 合成孔径声呐图像的识别研究 | 第103-110页 |
6.2.1 基于稀疏表示理论的图像识别原理概述 | 第103-104页 |
6.2.2 基于稀疏表示理论的合成孔径声呐图像识别方案设计 | 第104-105页 |
6.2.3 仿真实验与分析 | 第105-110页 |
6.3 本章小结 | 第110-112页 |
结论 | 第112-114页 |
参考文献 | 第114-126页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第126-128页 |
致谢 | 第128-129页 |