| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 高光谱图像恢复研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文主要内容与结构安排 | 第13-15页 |
| 2 图像恢复的基本变分模型介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 图像生成模型 | 第15-16页 |
| 2.2 图像先验建模 | 第16-23页 |
| 2.2.1 基于Bayes的图像先验建模框架 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于TV的几何先验建模 | 第17-19页 |
| 2.2.3 稀疏性先验建模 | 第19-21页 |
| 2.2.4 低秩先验建模 | 第21-23页 |
| 2.3 图像质量客观评价标准 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于局部空间邻域加权空谱TV的高光谱图像低秩恢复 | 第25-45页 |
| 3.1 加权空谱TV的高光谱图像低秩恢复方法 | 第25-27页 |
| 3.2 局部空间邻域加权空谱TV的高光谱图像低秩恢复模型 | 第27-29页 |
| 3.3 算法分析与求解 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第31-43页 |
| 3.4.1 模拟数据实验 | 第32-38页 |
| 3.4.2 真实数据实验 | 第38-42页 |
| 3.4.3 参数分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 基于加权空谱TV的非凸低秩松弛的高光谱图像恢复 | 第45-57页 |
| 4.1 基于加权空谱TV的非凸低秩松弛的高光谱图像恢复方法 | 第45-50页 |
| 4.1.1 核范数的非凸松弛及分析 | 第45-47页 |
| 4.1.2 提出的模型及算法求解 | 第47-50页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 4.2.1 模拟数据实验 | 第50-54页 |
| 4.2.2 真实数据实验 | 第54-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-67页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第67页 |
| 攻读硕士学位期间参加课题及资助基金情况 | 第67页 |
