基于压缩感知理论的双相机光谱成像系统
| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 符号对照表 | 第16-19页 |
| 缩略语对照表 | 第19-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-35页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第23-25页 |
| 1.2 研究进展与现状 | 第25-31页 |
| 1.3 课题来源及主要贡献点 | 第31-32页 |
| 1.4 主要内容及章节安排 | 第32-35页 |
| 第二章 基于压缩感知的光谱成像系统 | 第35-61页 |
| 2.1 引言 | 第35-37页 |
| 2.2 相关工作介绍 | 第37-40页 |
| 2.2.1 压缩感知理论 | 第37-39页 |
| 2.2.2 基于扫描的光谱成像系统 | 第39-40页 |
| 2.3 基于多相机的光谱成像系统 | 第40-41页 |
| 2.4 双相机光谱成像系统 | 第41-46页 |
| 2.4.1 系统观测模型 | 第41-45页 |
| 2.4.2 系统性能分析 | 第45-46页 |
| 2.4.3 光谱图像重建 | 第46页 |
| 2.5 光谱成像系统硬件实现 | 第46-49页 |
| 2.5.1 系统搭建 | 第46-47页 |
| 2.5.2 系统标定 | 第47-49页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第49-59页 |
| 2.6.1 理论仿真实验 | 第49-53页 |
| 2.6.2 硬件系统实验 | 第53-56页 |
| 2.6.3 相关讨论 | 第56-59页 |
| 2.7 本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 基于压缩感知理论的光谱视频获取系统 | 第61-79页 |
| 3.1 引言 | 第61-62页 |
| 3.2 相关工作介绍 | 第62-66页 |
| 3.2.1 字典学习 | 第62-63页 |
| 3.2.2 快照光谱成像系统 | 第63-66页 |
| 3.3 双相机光谱视频获取系统 | 第66-68页 |
| 3.3.1 系统设计方案 | 第66-67页 |
| 3.3.2 光利用率分析 | 第67页 |
| 3.3.3 系统观测模型 | 第67-68页 |
| 3.4 基于自适应字典的光谱视频重建 | 第68-69页 |
| 3.5 光谱视频获取系统硬件实现 | 第69-70页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第70-75页 |
| 3.6.1 算法仿真实验 | 第70-72页 |
| 3.6.2 硬件系统实验 | 第72-75页 |
| 3.6.3 相关讨论 | 第75页 |
| 3.7 本章小结 | 第75-79页 |
| 第四章 基于自适应稀疏表示的光谱图像重建 | 第79-103页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 相关工作介绍 | 第80-81页 |
| 4.2.1 光谱图像重建 | 第80页 |
| 4.2.2 非局部稀疏表示 | 第80-81页 |
| 4.3 基于三维稀疏表示的光谱图像重建 | 第81-85页 |
| 4.3.1 三维非局部稀疏表示 | 第81-83页 |
| 4.3.2 三维光谱块尺寸选择 | 第83-85页 |
| 4.4 自适应非局部稀疏表示 | 第85-89页 |
| 4.4.1 联合相似性估计 | 第85-88页 |
| 4.4.2 自适应相似性决策 | 第88-89页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第89-98页 |
| 4.5.1 理论仿真实验 | 第89-95页 |
| 4.5.2 硬件系统实验 | 第95-98页 |
| 4.6 本章小结 | 第98-103页 |
| 第五章 具有深度感知功能的光谱成像系统 | 第103-121页 |
| 5.1 引言 | 第103-104页 |
| 5.2 相关工作介绍 | 第104-107页 |
| 5.2.1 双目立体匹配 | 第104-106页 |
| 5.2.2 3D光谱信息获取 | 第106-107页 |
| 5.3 深度-光谱联合成像系统模型 | 第107-111页 |
| 5.3.1 初始光谱重建 | 第107-109页 |
| 5.3.2 基于CNN的跨模态视差估计 | 第109页 |
| 5.3.3 双路联合光谱重建 | 第109-111页 |
| 5.4 系统结果展示 | 第111-117页 |
| 5.5 相关讨论 | 第117-119页 |
| 5.6 结论 | 第119-121页 |
| 第六章 总结与展望 | 第121-125页 |
| 6.1 研究总结 | 第121-122页 |
| 6.2 研究展望 | 第122-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 致谢 | 第137-139页 |
| 作者简介 | 第139-141页 |
