| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8页 |
| 1.2 反演图像重建的研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10页 |
| 1.4 论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 反演原理与图像重建 | 第12-20页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 反演原理 | 第12-13页 |
| 2.2.1 Radon变换 | 第12-13页 |
| 2.2.2 Radon逆变换 | 第13页 |
| 2.3 图像重建 | 第13-19页 |
| 2.3.1 投影过程 | 第13-14页 |
| 2.3.2 经典图像重建算法 | 第14-16页 |
| 2.3.3 Tikhonov正则化方法 | 第16-17页 |
| 2.3.4 基于压缩感知的图像重建方法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于L1-TV混合正则化的图像重建算法 | 第20-34页 |
| 3.1 引言 | 第20页 |
| 3.2 L1与TV相结合的正则化模型 | 第20-22页 |
| 3.2.1 L1正则化模型 | 第20页 |
| 3.2.2 结合TV正则化的混合模型 | 第20-22页 |
| 3.3 基于L1-TV混合模型的图像重建算法 | 第22-25页 |
| 3.3.1 基于Bregman迭代的模型求解 | 第22-24页 |
| 3.3.2 基于混合模型的图像重建算法 | 第24-25页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第25-32页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第25-26页 |
| 3.4.2 实验评价指标 | 第26页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第26-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 LSQR与Bregman迭代相结合的图像重建算法 | 第34-52页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 改进的图像重建模型 | 第34-35页 |
| 4.3 LSQR和Bregman迭代相结合的图像重建算法 | 第35-39页 |
| 4.3.1 LSQR算法 | 第35-36页 |
| 4.3.2 简化后的Bregman迭代策略 | 第36-38页 |
| 4.3.3 LandB算法 | 第38-39页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第39-51页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第39页 |
| 4.4.2 无噪声仿真实验 | 第39-42页 |
| 4.4.3 有噪声仿真实验 | 第42-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 LandB重建算法在地震层析成像中的应用研究 | 第52-62页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 地震层析成像概述 | 第52-53页 |
| 5.3 数学模型 | 第53-55页 |
| 5.4 基于LandB算法的地震层析成像方法 | 第55-56页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.5.1 地震层析成像的评价指标 | 第56页 |
| 5.5.2 实验结果与分析 | 第56-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
