首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--模式识别与装置论文

相位差图像重建技术在液晶自适应光学系统中的应用研究

摘要第4-7页
abstract第7-10页
第1章 绪论第16-40页
    1.1 课题研究背景及意义第16-17页
    1.2 液晶自适应光学技术及其发展第17-27页
        1.2.1 自适应光学的基本原理第17-22页
        1.2.2 液晶自适应光学技术及其研究进展第22-27页
    1.3 事后图像处理技术研究背景第27-36页
        1.3.1 斑点成像技术第27-28页
        1.3.2 盲解卷积技术第28-29页
        1.3.3 解卷积技术第29-30页
        1.3.4 相位差技术第30-36页
    1.4 相位差技术中现存的问题第36-37页
    1.5 本论文主要研究内容第37-40页
第2章 相位差波前重构中的最优化算法研究第40-64页
    2.1 引言第40页
    2.2 传统非线性局部最优化算法的收敛性第40-43页
    2.3 用于全局最优化的粒子群算法的收敛速度第43-53页
        2.3.1 粒子群算法的基本思路第43-47页
        2.3.2 粒子数与迭代次数对粒子群算法收敛性及收敛速度的影响第47-53页
    2.4 Zernike系数独立寻优迭代的高速优化算法第53-59页
        2.4.1 Zernike系数独立寻优迭代的优化算法的提出第53-57页
        2.4.2 迭代轮数与解的维度对Zernike系数独立寻优迭代收敛速度的影响..第57-59页
    2.5 Zernike系数独立寻优迭代算法的相位差技术实验验证第59-62页
    2.6 本章小结第62-64页
第3章 相位差函数对波前重建精度的影响研究第64-82页
    3.1 引言第64页
    3.2 PD中对相位差函数的要求分析第64-69页
        3.2.1 PSF和光瞳面畸变波前的对应性第64-67页
        3.2.2 相位差函数和PSF的对应性第67-69页
    3.3 基于克拉美-罗下限的相位差函数选取分析第69-74页
    3.4 离焦相位差函数的幅值选取研究第74-80页
    3.5 本章小结第80-82页
第4章 提高图像重建质量的稀疏正则化方法研究第82-106页
    4.1 引言第82-83页
    4.2 基于不同图像先验的图像复原正则化方法第83-94页
        4.2.1 基于图像总能量泛函的Tikhonov正则化第83-84页
        4.2.2 基于图像梯度的总变分正则化第84-88页
        4.2.3 基于图像非局部自相似和稀疏特性的正则化第88-94页
    4.3 相位差技术中的稀疏正则化应用研究第94-104页
        4.3.1 稀疏正则化在相位差技术中的应用第94-97页
        4.3.2 基于稀疏正则化的相位差技术模拟仿真第97-102页
        4.3.3基于稀疏正则化的相位差技术实验第102-104页
    4.4 本章小结第104-106页
第5章 相位差技术在液晶自适应光学成像系统中的应用第106-126页
    5.1 引言第106-107页
    5.2 液晶自适应光学系统第107-115页
        5.2.1 液晶自适应光学系统的工程化应用第107-111页
        5.2.2 结合相位差技术的液晶自适应光学系统第111-115页
    5.3 具有相位差技术的液晶自适应光学系统的模拟湍流成像实验第115-119页
    5.4 具有相位差技术的液晶自适应光学系统的空间目标观测第119-123页
        5.4.1 对恒星的观测及相位差技术图像复原第119-122页
        5.4.2 对卫星的观测及相位差技术图像复原第122-123页
    5.5 本章小结第123-126页
第6章 结论与展望第126-128页
参考文献第128-138页
致谢第138-140页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第140页

论文共140页,点击 下载论文
上一篇:基于扩展目标的相关哈特曼波前探测方法研究
下一篇:基于深度学习的图像特征理解与语义表达