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压缩感知理论在空间光学遥感成像系统中的应用方法研究

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-15页
    1.2 压缩感知国内外发展现状第15-21页
        1.2.1 压缩感知理论第15-16页
        1.2.2 信号的稀疏表示第16页
        1.2.3 测量矩阵设计第16-17页
        1.2.4 信号的重构算法第17-18页
        1.2.5 应用领域第18-21页
    1.3 空间光学遥感成像领域国内外发展现状第21-24页
    1.4 论文主要研究内容及创新点第24-25页
    1.5 论文的工作和组织结构第25-28页
第2章 并行互补压缩感知成像系统及像移影响分析第28-46页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 成像系统组成第29-30页
    2.3 分块并行处理过程第30-39页
        2.3.1 模型建立第30-33页
        2.3.2 参数化分析第33-39页
    2.4 像移影响分析第39-43页
        2.4.1 模型建立第39-41页
        2.4.2 参数化分析第41-43页
    2.5 小结第43-46页
第3章 基于TDICCD电荷转移与随机曝光的超分辨率成像系统第46-66页
    3.1 引言第46-48页
    3.2 基于TDI CCD电荷转移与随机曝光协同的编码方法第48-52页
        3.2.1 TDI CCD电荷转移模式第48-49页
        3.2.2 协同编码方法第49-50页
        3.2.3 模型建立第50-52页
    3.3 双探测器正交化超分辨率成像系统第52-53页
    3.4 二维图像融合方法第53-56页
        3.4.1 基于压缩感知理论信号恢复方法第53-55页
        3.4.2 比例融合算法第55-56页
    3.5 仿真验证与分析第56-64页
        3.5.1 普遍适用性分析第56-59页
        3.5.2 参数化分析第59-63页
        3.5.3 数据量优化分析第63-64页
    3.6 小结第64-66页
第4章 基于二维变换的压缩感知成像系统及加权迭代重建策略第66-86页
    4.1 引言第66-67页
    4.2 压缩感知系统特性分析第67-68页
    4.3 基于二维变换的压缩感知理论及成像系统第68-71页
        4.3.1 二维变换压缩感知理论模型第68-69页
        4.3.2 二维变换压缩感知成像系统第69-70页
        4.3.3 系统对比及补充说明第70-71页
    4.4 基于二维变换的加权恢复迭代策略第71-74页
        4.4.1 图像恢复优化的必要性第71页
        4.4.2 权重系数生成方法第71-72页
        4.4.3 权重分配策略第72-74页
        4.4.4 系统总体框架及工作流程第74页
    4.5 实验结果与分析第74-84页
        4.5.1 二维架构下图像质量参数化分析第75-78页
        4.5.2 权重分配策略执行结果第78-79页
        4.5.3 不同方法的图像恢复质量比较第79-83页
        4.5.4 图像恢复时间分析第83-84页
    4.6 小结第84-86页
第5章 面向空间遥感应用的自适应块压缩感知成像系统第86-108页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 块压缩感知第87-89页
        5.2.1 块压缩感知理论模型第87页
        5.2.2 块压缩感知成像系统第87-89页
    5.3 自适应块压缩感知成像系统第89-97页
        5.3.1 系统整体组成第89页
        5.3.2 自适应压缩编码采样第89-95页
        5.3.3 自适应图像恢复第95-97页
    5.4 多角度图像信号整合及恢复方法第97-99页
    5.5 图像恢复过程工作路径第99页
    5.6 实验分析与验证第99-107页
        5.6.1 仿真实验环境及参数条件第99-100页
        5.6.2 不同显著性信息地图生成算法对比第100-102页
        5.6.3 自适应块压缩感知系统的图像恢复结果第102-104页
        5.6.4 改进型自适应块压缩感知系统的图像恢复结果第104-106页
        5.6.5 本章方法与其它方法对比第106-107页
    5.7 小结第107-108页
第6章 总结与展望第108-110页
    6.1 工作成果总结第108-109页
    6.2 未来工作展望第109-110页
参考文献第110-120页
致谢第120-122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122-123页

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