基于压缩感知的遥感图像融合与去噪算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第13-16页 |
| 1.2.1 遥感图像融合技术的发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 遥感图像去噪技术的发展现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-19页 |
| 第2章 压缩感知基本理论 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第20-21页 |
| 2.3 信号的观测采样 | 第21-23页 |
| 2.4 信号的重构 | 第23-25页 |
| 2.5 压缩感知理论的应用 | 第25-26页 |
| 2.5.1 图像处理 | 第25-26页 |
| 2.5.2 雷达成像 | 第26页 |
| 2.5.3 医学成像 | 第26页 |
| 2.6 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于小波稀疏的CS遥感图像融合 | 第27-39页 |
| 3.1 遥感图像融合的技术基础 | 第27-32页 |
| 3.1.1 遥感图像融合原则 | 第27-28页 |
| 3.1.2 遥感图像融合传统方法 | 第28-30页 |
| 3.1.3 遥感图像融合性能评价 | 第30-32页 |
| 3.2 基于小波稀疏的CS遥感图像融合 | 第32-37页 |
| 3.2.1 算法框架 | 第32-33页 |
| 3.2.2 算法关键步骤 | 第33-36页 |
| 3.2.3 算法实现 | 第36-37页 |
| 3.3 融合结果比较分析 | 第37-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于遥感图像多重测量的CS去噪 | 第39-52页 |
| 4.1 遥感图像去噪的技术基础 | 第39-44页 |
| 4.1.1 遥感图像的噪声分析 | 第39-40页 |
| 4.1.2 遥感图像去噪的传统方法 | 第40-44页 |
| 4.1.3 遥感图像去噪的性能评价 | 第44页 |
| 4.2 基于遥感图像多重测量的CS去噪 | 第44-48页 |
| 4.2.1 算法框架 | 第45页 |
| 4.2.2 算法关键步骤 | 第45-48页 |
| 4.2.3 算法实现 | 第48页 |
| 4.3 去噪结果比较分析 | 第48-50页 |
| 4.4 改进的去噪算法 | 第50-51页 |
| 4.5 小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60页 |
