| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 高维图像处理问题与低秩优化 | 第13-16页 |
| 1.2 低秩优化的关键问题与研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第19-21页 |
| 1.4 记号及张量基础概念 | 第21-24页 |
| 1.4.1 记号 | 第21页 |
| 1.4.2 张量基本概念 | 第21-23页 |
| 1.4.3 张量各种分解及相应秩定义 | 第23-24页 |
| 1.5 张量完备相关工作介绍 | 第24-25页 |
| 1.6 常用优化算法介绍 | 第25-26页 |
| 1.7 结构安排 | 第26-28页 |
| 第二章 基于张量Tucker分解的张量完备 | 第28-47页 |
| 2.1 引言 | 第28-30页 |
| 2.2 模型及分析 | 第30-33页 |
| 2.2.1 基于SNN的低秩张量完备模型 | 第30页 |
| 2.2.2 提出的基于logDet的低秩张量完备模型 | 第30-32页 |
| 2.2.3 logDet定义及相应张量完备模型 | 第32-33页 |
| 2.3 求解算法 | 第33-36页 |
| 2.4 数值实验 | 第36-46页 |
| 2.4.1 仿真实验 | 第36-38页 |
| 2.4.2 真实高维图像完备 | 第38-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于张量奇异值分解的张量完备 | 第47-62页 |
| 3.1 引言 | 第47-49页 |
| 3.2 记号及相关工作 | 第49-51页 |
| 3.2.1 相关记号 | 第49-50页 |
| 3.2.2 相关工作 | 第50-51页 |
| 3.3 模型及算法分析 | 第51-54页 |
| 3.3.1 动机分析 | 第51-52页 |
| 3.3.2 模型 | 第52-53页 |
| 3.3.3 算法 | 第53-54页 |
| 3.4 数值实验 | 第54-61页 |
| 3.4.1 彩色图片修复 | 第57-58页 |
| 3.4.2 视频修复 | 第58-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第四章 基于低秩矩阵分解的张量完备 | 第62-83页 |
| 4.1 引言 | 第62-65页 |
| 4.2 模型及算法分析 | 第65-71页 |
| 4.2.1 提出的模型 | 第65-66页 |
| 4.2.2 算法分析 | 第66-71页 |
| 4.3 数值实验 | 第71-82页 |
| 4.3.1 仿真实验 | 第71-74页 |
| 4.3.2 真实实验 | 第74-76页 |
| 4.3.3 稳健性分析 | 第76-82页 |
| 4.4 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 低秩张量完备在遥感图像修复中的应用 | 第83-110页 |
| 5.1 引言 | 第83-85页 |
| 5.2 方法介绍及分析 | 第85-92页 |
| 5.2.1 数据重排 | 第86-87页 |
| 5.2.2 寻找并分组相似块 | 第87-88页 |
| 5.2.3 低秩修复 | 第88-92页 |
| 5.3 数值实验 | 第92-106页 |
| 5.3.1 本章测试数据介绍 | 第92-94页 |
| 5.3.2 修复质量评价指标 | 第94-95页 |
| 5.3.3 仿真实验 | 第95-103页 |
| 5.3.4 真实实验 | 第103-106页 |
| 5.4 云检测 | 第106-108页 |
| 5.5 本章小结 | 第108-110页 |
| 第六章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 6.1 工作总结 | 第110-111页 |
| 6.2 工作展望 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 | 第123页 |