基于稀疏表示的光学遥感影像超分辨率重建算法研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-14页
第1章 绪论	第14-32页
·研究背景及意义	第14-16页
·研究背景	第14-15页
·研究意义	第15-16页
·国内外研究现状	第16-28页
·超分辨率重建方法研究现状	第16-24页
·稀疏表示应用研究现状	第24-25页
·字典学习研究现状	第25-28页
·研究目标与研究路线	第28-30页
·研究目标	第28页
·研究内容	第28页
·研究路线	第28-30页
·论文结构与安排	第30-32页
第2章 遥感影像获取与观测模型	第32-44页
·基本概念	第32-36页
·图像与遥感影像	第32-33页
·分辨率	第33-35页
·超分辨率重建与超分辨率复原	第35-36页
·遥感影像获取	第36-38页
·遥感成像机理	第36页
·遥感影像的获取	第36-37页
·遥感影像特征	第37-38页
·遥感影像的观测模型与退化因子分析	第38-42页
·遥感影像的观测模型	第38-39页
·遥感影像模糊点扩展函数	第39-40页
·遥感影像模糊点扩散函数辨识	第40-42页
·重建影像质量评价	第42-43页
·主观评价	第42页
·客观评价	第42-43页
·本章小结	第43-44页
第3章 遥感影像稀疏表示	第44-54页
·遥感影像稀疏先验特性	第44-46页
·稀疏表示理论起源	第44-45页
·遥感影像的稀疏性	第45-46页
·遥感影像超分辨率重建与稀疏先验	第46-49页
·单幅遥感影像超分辨率重建问题的不适定性	第46页
·稀疏先验特性与超分辨率重建的关系	第46-47页
·稀疏先验约束的表达方法	第47-49页
·遥感影像稀疏表示	第49-51页
·遥感影像稀疏表示模型	第49-51页
·稀疏分解算法	第51页
·字典	第51-53页
·字典类型	第51-52页
·字典发展趋势	第52-53页
·本章小结	第53-54页
第4章 字典构建	第54-72页
·联合字典对构建	第54-58页
·联合字典对学习模型	第54-56页
·基于MM方法的联合字典对学习算法	第56-58页
·耦合学习字典对构建	第58-63页
·耦合学习字典对学习模型	第59-60页
·耦合学习字典对学习算法	第60-63页
·耦合稀疏字典对构建	第63-68页
·稀疏字典	第63-64页
·耦合稀疏字典对学习模型	第64-65页
·耦合稀疏字典对学习算法	第65-68页
·松耦合稀疏字典对构建	第68-71页
·松耦合稀疏字典对学习模型	第68-69页
·松耦合稀疏字典对学习算法	第69-71页
·本章小结	第71-72页
第5章 遥感影像超分辨率重建	第72-111页
·实验数据预处理	第73-74页
·实验数据源	第73页
·数据预处理	第73-74页
·基于联合字典对的超分辨率重建	第74-84页
·超分辨率重建模型	第74页
·超分辨率重建算法	第74-75页
·实验结果与分析	第75-84页
·基于预分类联合字典对的超分辨率重建	第84-93页
·字典预分类方法	第84-87页
·超分辨率重建算法	第87-89页
·实验结果与分析	第89-93页
·基于耦合学习字典对的超分辨率重建	第93-99页
·超分辨率重建算法	第93-95页
·实验结果与分析	第95-99页
·基于耦合稀疏字典对的超分辨率重建	第99-103页
·超分辨率重建算法	第99页
·实验结果与分析	第99-103页
·基于松耦合稀疏字典对的超分辨率重建	第103-110页
·超分辨率重建算法	第103-105页
·实验结果与分析	第105-110页
·本章小结	第110-111页
第6章 结论与展望	第111-114页
·研究结论	第111-112页
·创新	第112-113页
·展望	第113-114页
附录A 缩略语	第114-115页
参考文献	第115-128页
在读期间发表的学术论文与科研成果	第128-129页
致谢	第129-130页