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图像处理反问题的稀疏优化模型与算法研究

摘要第5-7页
abstract第7-8页
缩略词表第12-13页
主要符号表第13-14页
第一章 绪论第14-27页
    1.1 图像处理反问题与稀疏优化第14-16页
    1.2 稀疏优化的关键问题与研究现状第16-21页
    1.3 研究内容与创新点第21-22页
    1.4 结构安排第22-24页
    1.5 记号说明第24-25页
    1.6 常用优化算法介绍第25-27页
第二章 引入空间适应性正则参数的图像去噪研究第27-41页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 相关工作第28-29页
    2.3 模型及分析第29-31页
    2.4 求解算法第31-34页
    2.5 数值实验第34-40页
    2.6 本章小结第40-41页
第三章 基于非局部图像表示的图像分解研究第41-64页
    3.1 引言第41-43页
    3.2 方法详述第43-52页
        3.2.1 成组与聚合第44-45页
        3.2.2 模型及分析第45-48页
        3.2.3 求解算法第48-49页
        3.2.4 自适应参数选取第49-52页
        3.2.5 噪声图像分解第52页
    3.3 数值实验第52-63页
        3.3.1 真实图像分解第54-58页
        3.3.2 噪声图像分解第58-62页
        3.3.3 参数研究第62-63页
    3.4 本章小结第63-64页
第四章 基于非局部图像表示的图像去模糊研究第64-95页
    4.1 引言第64-66页
    4.2 正则项及分析第66-70页
        4.2.1 图像块组的构造第66-67页
        4.2.2 正则项的构造第67-68页
        4.2.3 作用于模糊核第68-69页
        4.2.4 与相关方法的联系第69-70页
    4.3 求解算法第70-75页
        4.3.1 交替最小化算法及收敛性分析第70-71页
        4.3.2 求解交替最小化算法的子问题第71-74页
        4.3.3 操作细节第74-75页
    4.4 数值实验第75-89页
        4.4.1 仿真问题第76-83页
        4.4.2 实际问题第83-89页
    4.5 证明第89-94页
        4.5.1 定理4.1的证明第89-93页
        4.5.2 定理4.2的证明第93-94页
    4.6 本章小结第94-95页
第五章 基于截断?_(1-2)伪范数的图像重建研究第95-131页
    5.1 引言第95-97页
    5.2 一个小例子第97-99页
    5.3 理论结果第99-103页
        5.3.1 基本性质第99-101页
        5.3.2 重建条件第101-102页
        5.3.3 最优解的性质第102-103页
    5.4 求解算法第103-107页
        5.4.1 凸函数差算法第103-105页
        5.4.2 求解凸函数差算法的子问题第105-106页
        5.4.3 参数的自适应选取第106页
        5.4.4 操作细节第106-107页
    5.5 数值实验第107-121页
        5.5.1 稀疏向量重建第108-111页
        5.5.2 矩阵修补第111-115页
        5.5.3 图像重建第115-117页
        5.5.4 讨论第117-121页
    5.6 证明第121-130页
        5.6.1 引理5.1与5.2的证明第121-123页
        5.6.2 定理5.1、5.2与5.3的证明第123-128页
        5.6.3 定理5.4与推论5.1的证明第128-130页
    5.7 本章小结第130-131页
第六章 基于非局部图像表示与截断?_(1-2)伪范数的图像修补研究第131-140页
    6.1 引言第131-132页
    6.2 求解算法第132-136页
    6.3 数值实验第136-139页
    6.4 本章小结第139-140页
第七章 总结与展望第140-142页
    7.1 工作总结第140-141页
    7.2 工作展望第141-142页
致谢第142-143页
参考文献第143-154页
攻读博士学位期间取得的成果第154-155页

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