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基于压缩感知的毫米波成像图像重构研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-14页
    1.1 论文的研究背景与意义第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-12页
        1.2.1 传统体制被动毫米波成像研究现状及分析第8-10页
        1.2.2 基于压缩感知的成像技术研究现状及分析第10-12页
    1.3 本文的主要工作第12-14页
2 单通道毫米波编码成像第14-30页
    2.1 单通道被动毫米波编码成像原理第14-20页
        2.1.1 普朗克黑体辐射理论第14-15页
        2.1.2 毫米波辐射测量理论第15-17页
        2.1.3 辐射计接收机第17-18页
        2.1.4 空间分辨率第18-20页
    2.2 压缩感知理论第20-26页
        2.2.1 图像的稀疏表示第21-24页
        2.2.2 测量矩阵第24-25页
        2.2.3 图像重构第25-26页
    2.3 基于压缩感知的单通道毫米波编码成像设计第26-29页
        2.3.1 压缩感知毫米波编码成像数学模型第26-27页
        2.3.2 光路设计第27-29页
    2.4 本章小结第29-30页
3 基于压缩感知的毫米波编码模板设计与图像重构第30-42页
    3.1 编码矩阵的选取第30页
    3.2 LDPC码校验矩阵第30-33页
        3.2.1 LDPC码校验矩阵的定义第30-31页
        3.2.2 Tanner图第31-32页
        3.2.3 LDPC码校验矩阵的性质第32-33页
    3.3 LDPC码校验矩阵的构造第33-35页
        3.3.1 校验矩阵的PEG构造法第33-34页
        3.3.2 准循环构造法第34页
        3.3.3 基于PEG的循环构造法第34-35页
    3.4 毫米波编码成像的图像重构第35-38页
        3.4.1 OMP算法第35-37页
        3.4.2 图像重构结果分析第37-38页
    3.5 基于LDPC码校验矩阵的毫米波成像编码模板设计第38-41页
    3.6 本章小结第41-42页
4 基于稀疏表示的毫米波超分辨图像重构第42-57页
    4.1 毫米波图像超分辨原理第42-45页
        4.1.1 毫米波图像退化模型第42-44页
        4.1.2 解析延拓性第44-45页
    4.2 基于稀疏表示的毫米波图像超分辨重构第45-51页
        4.2.1 基于稀疏表示的超分辨重构模型第45-46页
        4.2.2 冗余字典第46-48页
        4.2.3 联合字典的稀疏表示法第48-49页
        4.2.4 结构聚类型字典稀疏表示第49-50页
        4.2.5 基于全变分的稀疏优化图像重构第50-51页
    4.3 毫米波图像超分辨重构的质量评价第51-53页
        4.3.1 主观评价第51-52页
        4.3.2 客观评价第52-53页
    4.4 实验结果与分析第53-56页
    4.5 本章小结第56-57页
5 总结与展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页

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