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图像结构信息驱动的压缩感知重建算法及重建质量评测

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第13-20页
    1.1 问题背景及研究意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状第15-17页
    1.3 论文的主要研究工作第17-20页
        1.3.1 论文的主要成果及创新点第17-19页
        1.3.2 论文的组织结构第19-20页
2 压缩感知基础及重建质量评测第20-31页
    2.1 引言第20-21页
    2.2 压缩感知基础第21-27页
        2.2.1 稀疏分解第22-24页
        2.2.2 测量矩阵第24-26页
        2.2.3 重建算法第26-27页
    2.3 重建质量评测算法第27-31页
3 非局部结构相似约束的加权TV压缩感知图像重建第31-46页
    3.1 引言第31-32页
    3.2 加权TV及权重优化估计第32-34页
    3.3 图像本身非局部与局部相关性约束分析第34-38页
        3.3.1 非局部结构相似性正则化约束第35-36页
        3.3.2 局部自相似性正则化约束第36-38页
    3.4 非局部结构相似约束的加权TV压缩感知图像重建第38-39页
    3.5 实验结果与分析第39-45页
    3.6 本章小结第45-46页
4 方向性结构驱动的自适应方向TV压缩感知图像重建第46-58页
    4.1 引言第46-47页
    4.2 方向TV模型及方向场精细化第47-49页
        4.2.1 自适应方向TV压缩感知重建模型第47页
        4.2.2 基于结构张量的方向场初始估计第47-49页
        4.2.3 方向场的精细化估计第49页
    4.3 方向性结构驱动的自适应方向TV压缩感知图像重建第49-52页
    4.4 实验结果与分析第52-57页
    4.5 本章小结第57-58页
5 视间相关与低秩结构驱动的多视图像压缩感知联合重建第58-75页
    5.1 引言第58-59页
    5.2 压缩感知相机网络成像理论及视间相关性建模第59-62页
        5.2.1 压缩感知相机网络成像理论第59-60页
        5.2.2 视间相关性约束的多视图像观测模型第60-61页
        5.2.3 多视背景图像的低秩结构分析第61-62页
    5.3 视间相关与低秩结构驱动的多视图像压缩感知联合重建第62-63页
        5.3.1 多视图像的稀疏性先验第62页
        5.3.2 多视图像压缩感知联合重建模型第62-63页
    5.4 数值求解算法第63-66页
        5.4.1 求解变换参数问题第64页
        5.4.2 求解背景图像问题第64-66页
        5.4.3 求解前景图像问题第66页
    5.5 实验结果与分析第66-74页
    5.6 本章小结第74-75页
6 视觉掩盖与结构相似驱动的图像感知质量评测第75-102页
    6.1 引言第75-76页
    6.2 视觉掩盖与结构相似驱动的图像感知质量评测模型第76-77页
    6.3 结构方向驱动的结构比较度量提升第77-79页
    6.4 视觉掩盖驱动的对比度比较度量提升第79-84页
        6.4.1 Contourlet变换下的局部对比度及对比度敏感函数第79-80页
        6.4.2 基于对比度掩盖和邻域掩盖的恰可察觉失真阈值第80-82页
        6.4.3 对比度比较度量的提升框架第82-84页
    6.5 实验结果与分析第84-101页
        6.5.1 感知特性实验及分析第85-87页
        6.5.2 评测算法对比实验及分析第87-93页
        6.5.3 压缩感知重建算法结果评测及分析第93-101页
    6.6 本章小结第101-102页
7 总结与展望第102-104页
致谢第104-105页
参考文献第105-120页
攻读博士学位期间发表论文情况第120-121页
攻读博士学位期间参加课题及资助基金第121页

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