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压缩感知遥感视频成像理论与方法研究

摘要第1-13页
Abstract第13-15页
第一章 绪论第15-33页
   ·研究背景及意义第15-17页
   ·研究现状与发展趋势第17-29页
     ·压缩感知理论研究现状第17-22页
     ·压缩感知成像系统研究进展第22-26页
     ·压缩感知遥感视频成像研究进展第26-29页
     ·压缩感知遥感视频成像需要解决的问题第29页
   ·本文的主要工作及组织结构第29-33页
第二章 压缩感知遥感视频成像原理与系统建模第33-50页
   ·压缩成像原理第33-39页
     ·成像系统数学描述第33-36页
     ·光学系统成像计算第36页
     ·从图像退化求解到压缩成像第36-39页
   ·压缩感知遥感成像第39-43页
     ·传统的压缩遥感成像第39-41页
     ·压缩感知遥感成像第41-43页
   ·压缩感知遥感视频成像系统建模第43-49页
     ·压缩感知遥感成像系统建模第43-46页
     ·成像模型性能分析第46-49页
   ·本章小结第49-50页
第三章 遥感视频在线稀疏表示研究第50-75页
   ·遥感视频图像在线稀疏表示第50-56页
     ·稀疏表示理论第50-54页
     ·在线稀疏表示框架第54-56页
   ·训练样本选取第56-60页
     ·迭进分块法第56-57页
     ·块匹配法第57-58页
     ·边信息法第58-60页
     ·比较分析第60页
   ·字典训练方法第60-70页
     ·字典训练原理第61-62页
     ·最优方向法简介第62页
     ·奇异值分解聚类法简介第62-64页
     ·全局主成分分析法第64-66页
     ·独立成分分析法第66-70页
   ·仿真实验分析第70-74页
   ·本章小结第74-75页
第四章 基于Bregman迭代的CS遥感视频重构第75-94页
   ·视频重构模型应用第75-76页
   ·L1-正则化的Bregman视频重构第76-86页
     ·L1-正则化的Bregman视频重构迭代方法第76-79页
     ·L1-正则化的线性Bregman视频重构迭代方法第79-81页
     ·L1-正则化的加速线性Bregman视频重构迭代方法第81-83页
     ·性能比较第83-86页
   ·Lp-正则化的Bregman视频重构第86-93页
     ·Lp-正则化的线性Bregman加权迭代视频重构方法第87-89页
     ·性能比较第89-93页
   ·本章小结第93-94页
第五章 遥感视频压缩测量系统设计第94-119页
   ·压缩采样理论第94-98页
     ·采样理论第94-96页
     ·压缩采样第96-98页
   ·遥感图像的压缩感知测量第98-100页
     ·从压缩采样到压缩测量第98-99页
     ·压缩感知测量矩阵设计条件第99-100页
   ·相位调制和半帧叠加的遥感视频压缩测量系统设计第100-104页
     ·系统结构第101-102页
     ·相位调制矩阵设计第102-103页
     ·性能分析第103-104页
   ·相关性估计的遥感视频压缩测量系统设计第104-113页
     ·系统结构第105页
     ·块线性测量第105-106页
     ·相关性估计第106-108页
     ·相关性估计压缩测量第108-109页
     ·相关性估计联合重构第109-110页
     ·性能分析第110-113页
   ·动态估计的遥感视频压缩测量系统设计第113-117页
     ·系统结构第113-114页
     ·数据压缩测量第114页
     ·动态序列估计第114页
     ·观测矩阵估计第114-115页
     ·性能分析第115-117页
   ·本章小结第117-119页
第六章 压缩感知遥感视频系统实验研究第119-132页
   ·单像素成像实验第119-122页
     ·实验系统设计第119-120页
     ·实验过程与数据分析第120-122页
   ·基于电路压缩测量的压缩感知遥感成像实验第122-130页
     ·实验系统设计第122-128页
     ·实验过程与数据分析第128-130页
   ·两种成像实验性能比较分析第130-131页
   ·本章小结第131-132页
第七章 总结与展望第132-137页
   ·论文工作总结第132-134页
   ·未来工作展望第134-137页
致谢第137-138页
参考文献第138-149页
作者在学期间取得的学术成果第149-150页

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