| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 本文的研究目的及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 本文的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 木材缺陷检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 压缩感知理论的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和文章结构 | 第14-16页 |
| 2 压缩感知理论及重构算法改进研究 | 第16-27页 |
| 2.1 压缩感知理论简介 | 第16-17页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.3 测量矩阵的设计 | 第18-19页 |
| 2.4 信号的重构 | 第19-22页 |
| 2.5 CoSaMP算法的改进 | 第22-26页 |
| 2.5.1 分块矩阵原理 | 第22-23页 |
| 2.5.2 改进后的算法步骤 | 第23-24页 |
| 2.5.3 实验结果对比与分析 | 第24-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 多模型融合的木材图像缺陷快速识别研究 | 第27-38页 |
| 3.1 相关模型简介 | 第27-28页 |
| 3.1.1 GAC模型 | 第27页 |
| 3.1.2 ROF模型 | 第27-28页 |
| 3.1.3 C-V模型 | 第28页 |
| 3.2 模型改进 | 第28-31页 |
| 3.3 模型求解的算法实现 | 第31页 |
| 3.4 实验结果对比及分析 | 第31-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于压缩感知去噪的多模型融合木材图像缺陷识别研究 | 第38-51页 |
| 4.1 图像去噪方法简介 | 第38-39页 |
| 4.2 图像去噪后的质量评价标准 | 第39-41页 |
| 4.3 基于压缩感知的去噪模型 | 第41-42页 |
| 4.4 实验结果对比与分析 | 第42-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 附录 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |