光学遥感影像超分辨率重构算法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 课题的研究目的和意义 | 第15-17页 |
| 1.3 课题研究现状和发展趋势 | 第17-23页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.3 发展趋势 | 第22-23页 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 | 第23-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第23-25页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第25-28页 |
| 第二章 超分辨率重构理论和遥感影像成像技术 | 第28-52页 |
| 2.1 超分辨率实现的理论依据 | 第28-29页 |
| 2.1.1 解析延拓理论 | 第28页 |
| 2.1.2 重构中的数学反问题 | 第28-29页 |
| 2.1.3 病态性问题解决方法 | 第29页 |
| 2.2 遥感影像成像技术 | 第29-38页 |
| 2.2.1 遥感影像成像模型 | 第30-31页 |
| 2.2.2 遥感影像降质模型 | 第31-33页 |
| 2.2.3 遥感影像模糊辨识 | 第33-35页 |
| 2.2.4 遥感影像几何校正 | 第35-37页 |
| 2.2.5 遥感影像重构应用 | 第37-38页 |
| 2.3 经典的超分辨率重构方法 | 第38-47页 |
| 2.3.1 最大后验估计算法 | 第38-39页 |
| 2.3.2 确定性正则化算法 | 第39-41页 |
| 2.3.3 迭代反投影算法 | 第41-42页 |
| 2.3.4 三角网重构算法 | 第42-43页 |
| 2.3.5 凸集投影重构算法 | 第43-44页 |
| 2.3.6 稀疏表示重构算法 | 第44-47页 |
| 2.4 影像质量评价方法 | 第47-51页 |
| 2.4.1 无参考影像评价方法 | 第47-49页 |
| 2.4.2 有参考影像评价方法 | 第49-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第三章 基于改进型特征点检测的多尺度图像配准 | 第52-96页 |
| 3.1 图像配准概念 | 第52-60页 |
| 3.1.1 图像配准定义 | 第52页 |
| 3.1.2 图像配准算法 | 第52-60页 |
| 3.2 基于自适应双边结构张量的多尺度检测与配准 | 第60-76页 |
| 3.2.1 自适应双边结构张量滤波的角点检测 | 第60-67页 |
| 3.2.2 加权高斯曲面亚像素插值 | 第67-70页 |
| 3.2.3 多尺度扩展及描述子生成 | 第70-71页 |
| 3.2.4 配准实验验证分析 | 第71-76页 |
| 3.3 基于CUDA和OpenMP平台的算法设计 | 第76-84页 |
| 3.3.1 算法的并行加速设计 | 第78-82页 |
| 3.3.2 配准性能验证分析 | 第82-84页 |
| 3.4 遥感影像的配准 | 第84-95页 |
| 3.4.1 面阵遥感影像配准 | 第85-90页 |
| 3.4.2 线阵遥感影像配准 | 第90-95页 |
| 3.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第四章 基于双正则项和学习结合的多帧超分辨率重构 | 第96-152页 |
| 4.1 多帧超分辨率重构基本模型 | 第96-97页 |
| 4.2 相关偏微分方程经典模型 | 第97-101页 |
| 4.2.1 热扩散模型 | 第98页 |
| 4.2.2 P-M非线性扩散模型 | 第98-99页 |
| 4.2.3 MCM及其改进模型 | 第99-100页 |
| 4.2.4 张量扩散模型 | 第100-101页 |
| 4.2.5 高阶模型 | 第101页 |
| 4.3 基于双正则项的多帧重构方法 | 第101-116页 |
| 4.3.1 结构张量特性分析 | 第101-103页 |
| 4.3.2 非线性扩散张量正则项 | 第103-105页 |
| 4.3.3 离散化推导形式 | 第105-106页 |
| 4.3.4 梯度矢量流改进的正则项 | 第106-109页 |
| 4.3.5 多帧重构PDE及实验结果分析 | 第109-116页 |
| 4.4 基于学习的高分辨率初始图像生成 | 第116-135页 |
| 4.4.1 超分辨率稀疏重构模型 | 第117-118页 |
| 4.4.2 改进的K-PCA自适应字典学习 | 第118-120页 |
| 4.4.3 非局部均值非线性张量滤波正则项 | 第120-124页 |
| 4.4.4 非线性扩散张量保边核回归正则项 | 第124-127页 |
| 4.4.5 目标方程及实现方法 | 第127-129页 |
| 4.4.6 初始图像生成仿真分析 | 第129-134页 |
| 4.4.7 双正则项结合学习的仿真分析 | 第134-135页 |
| 4.5 遥感影像的多帧超分辨率重构 | 第135-151页 |
| 4.5.1 基于学习的初始遥感影像生成 | 第135-139页 |
| 4.5.2 面阵遥感影像重构 | 第139-143页 |
| 4.5.3 线阵遥感影像重构 | 第143-151页 |
| 4.6 本章小结 | 第151-152页 |
| 第五章 基于张量扩散和方向估计的单帧超分辨率重构 | 第152-188页 |
| 5.1 单帧超分辨率重构基本模型 | 第152页 |
| 5.2 相关偏微分方程经典模型 | 第152-155页 |
| 5.2.1 冲击滤波器及其改进模型 | 第152-154页 |
| 5.2.2 MCF、GVF及其改进模型 | 第154-155页 |
| 5.3 结合张量扩散和方向估计的单帧重构方法 | 第155-170页 |
| 5.3.1 非线性结构张量的去噪性能分析 | 第156-157页 |
| 5.3.2 基于高阶张量分析的正则项 | 第157-160页 |
| 5.3.3 各向异性冲击滤波器正则项 | 第160-162页 |
| 5.3.4 单帧重构实验结果分析 | 第162-170页 |
| 5.4 遥感影像的单帧超分辨率重构 | 第170-186页 |
| 5.4.1 面阵遥感影像重构 | 第170-177页 |
| 5.4.2 线阵遥感影像重构 | 第177-186页 |
| 5.5 本章小结 | 第186-188页 |
| 第六章 总结与展望 | 第188-194页 |
| 6.1 主要工作总结 | 第188-191页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第191-194页 |
| 参考文献 | 第194-214页 |
| 作者简介及在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第214-216页 |
