基于双通道的压缩光谱成像及其重构算法GPU实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·研究路线与内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 压缩感知理论及其成像技术中的应用 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·压缩感知理论简介 | 第11-15页 |
| ·数学模型及框架 | 第11-13页 |
| ·观测矩阵与信号重构 | 第13-15页 |
| ·基于压缩感知理论的成像技术 | 第15-18页 |
| ·压缩理论在成像技术中的应用 | 第15-16页 |
| ·压缩理论在成像技术中的应用 | 第16-18页 |
| ·CASSI 系统简介 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于双通道的压缩光谱成像系统 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·DC-CASSI 成像系统 | 第21-24页 |
| ·DC-CASSI 系统构成 | 第21-22页 |
| ·DC-CASSI 观测模型 | 第22-24页 |
| ·基于结构稀疏聚类的压缩光谱图像重构 | 第24-28页 |
| ·基于结构稀疏聚类的压缩光谱图像重构模型 | 第24-27页 |
| ·基于阈值迭代的压缩光谱图像重构算法 | 第27-28页 |
| ·压缩光谱图像重构实验结果 | 第28-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于 GPU 的压缩光谱成像重构实现 | 第35-51页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·GPU 加速技术 | 第36-39页 |
| ·CUDA 编程模型 | 第36-39页 |
| ·CUDA 硬件实现 | 第39页 |
| ·压缩光谱重构 CSR 算法的 GPU 实现 | 第39-48页 |
| ·DCT 阈值变换并行实现 | 第39-41页 |
| ·SVD 分解并行实现 | 第41-45页 |
| ·K-means 聚类并行实现 | 第45-46页 |
| ·Block-matching 并行实现 | 第46-48页 |
| ·GPU 加速实验结果 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结及展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
