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基于压缩感知理论的图像融合及超分辨率重建算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第12-30页
    1.1 研究背景第12页
    1.2 研究目的与意义第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-27页
        1.3.1 压缩感知研究现状第14-17页
        1.3.2 图像融合研究现状第17-23页
        1.3.3 图像超分辨率重建研究现状第23-27页
    1.4 论文主要研究内容及贡献第27-28页
        1.4.1 基于改进K-SVD算法的图像稀疏表示第27页
        1.4.2 基于改进Hadamard矩阵的图像测量与重构算法第27页
        1.4.3 基于压缩感知理论的的图像融合算法第27-28页
        1.4.4 基于压缩感知理论的图像超分辨率重建算法第28页
    1.5 论文章节安排第28-30页
第2章 压缩感知理论第30-53页
    2.1 信号的稀疏表示第31-44页
        2.1.1 基于小波变换的稀疏表示第32-34页
        2.1.2 多尺度几何分析方法第34-42页
        2.1.3 超完备稀疏表示方法第42-44页
    2.2 测量矩阵的构造第44-46页
        2.2.1 随机高斯矩阵第45页
        2.2.2 贝努力矩阵第45-46页
        2.2.3 Hadamard矩阵第46页
    2.3 信号重构算法第46-52页
        2.3.1 基追踪算法第47-48页
        2.3.2 梯度投影法(GPSR)第48-50页
        2.3.3 贪婪算法第50-51页
        2.3.4 Bregman迭代算法第51-52页
    本章小结第52-53页
第3章 基于改进K-SVD算法的图像稀疏表示第53-66页
    3.1 问题提出第53-54页
    3.2 K-SVD算法第54-55页
    3.3 基于改进K-SVD算法的图像稀疏表示第55-57页
    3.4 实验分析第57-65页
        3.4.1 图像稀疏表示评价标准第57-59页
        3.4.2 实验分析第59-65页
    本章小结第65-66页
第4章 基于改进Hadamard矩阵的图像测量与重构算法第66-81页
    4.1 Hadamard测量矩阵第66-68页
    4.2 改进的Hadamard测量矩阵快速构造方法第68-70页
    4.3 测量矩阵优化第70-71页
    4.4 基于改进Hadamard矩阵的图像测量与重构算法第71-73页
        4.4.1 图像重构算法概述第71-72页
        4.4.2 基于改进Hadamard矩阵的图像测量与重构算法第72-73页
    4.5 实验分析第73-80页
        4.5.1 测量矩阵构造算法实验分析第74-76页
        4.5.2 图像重构算法实验分析第76-80页
    本章小结第80-81页
第5章 基于压缩感知理论的图像融合算法第81-96页
    5.1 基于压缩感知理论的图像融合框架第82页
    5.2 基于小波变换和傅里叶测量矩阵的图像融合方法第82-84页
    5.3 基于改进K-SVD和Hadamard测量矩阵的图像融合算法第84-86页
    5.4 图像融合性能评价第86-88页
        5.4.1 主观评价第86页
        5.4.2 客观评价第86-88页
    5.5 实验分析第88-95页
    本章小结第95-96页
第6章 基于压缩感知的单幅图像超分辨率重建算法第96-106页
    6.1 问题的提出第97-98页
    6.2 图像的自相似性第98-100页
    6.3 学习字典的构建第100-101页
    6.4 基于压缩感知和学习字典的单幅图像超分辨率重建算法第101-103页
    6.5 实验分析第103-105页
    本章小结第105-106页
第7章 遥感图像融合及超分辨率重建算法的实现第106-114页
    7.1 遥感图像的选取第106-108页
    7.2 字典训练第108-109页
    7.3 遥感图像稀疏表示第109-111页
    7.4 遥感图像融合实现第111-113页
    7.5 单幅遥感图像超分辨率重建实现第113页
    本章小结第113-114页
总结与展望第114-116页
致谢第116-118页
参考文献第118-127页
攻读学位期间取得的学术成果第127页
攻读学位期间参加的科研项目第127页

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