| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 散射成像的研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 光学相干层析技术研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 时间反演技术研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 传输矩阵法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.4 波前整形技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.5 散斑自相关法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 图像信息论的研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3.1 基于图像信息论的图像质量评价研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 基于图像信息论的图像分割研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.3 基于图像信息论的图像配准研究现状 | 第17页 |
| 1.3.4 基于图像信息论的图像恢复研究现状 | 第17-18页 |
| 1.4 国内外综述分析 | 第18-19页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 散射成像的信息论模型 | 第21-32页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 光学图像的概率解释 | 第21-22页 |
| 2.3 散射成像系统的信息论模型 | 第22-24页 |
| 2.4 散射成像中的信息量 | 第24-27页 |
| 2.5 基于光学信息熵的散射成像信息传输模型 | 第27-29页 |
| 2.6 基于光学信息熵的散射成像图像恢复模型 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于光学信息熵的散射成像仿真研究 | 第32-45页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 基于光学信息熵的图像恢复算法 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于序列二次规划法的最大熵算法 | 第32-34页 |
| 3.2.2 基于增广拉格朗日乘子法和交替方向法的最大熵算法 | 第34-36页 |
| 3.3 基于光学信息熵的散射成像仿真 | 第36-43页 |
| 3.3.1 散射成像采样过程仿真 | 第36-38页 |
| 3.3.2 信道矩阵和观测值的构造 | 第38-40页 |
| 3.3.3 散射成像的图像恢复仿真 | 第40-43页 |
| 3.4 两种最大熵算法的比较 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于光学信息熵的散射成像实验研究 | 第45-55页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 基于光学信息熵的散射成像实验系统设计 | 第45-47页 |
| 4.3 基于光学信息熵的散射成像实验方案 | 第47-49页 |
| 4.4 基于光学信息熵的散射成像实验结果 | 第49-50页 |
| 4.5 基于光学信息熵的散射成像实验讨论 | 第50-54页 |
| 4.5.1 采样点数量和尺寸对散射信道的影响 | 第50-52页 |
| 4.5.2 采样点数量和尺寸对图像重构质量的影响 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于光学信息熵的散射成像采样优化的研究 | 第55-65页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 基于光学信息熵的采样优化可行性分析 | 第55-56页 |
| 5.3 基于光学信息熵的采样优化影响因素分析 | 第56-58页 |
| 5.4 基于光学信息熵的采样优化实验论证 | 第58-61页 |
| 5.5 基于稀疏先验的采样优化 | 第61-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |