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稀疏采样下含噪图像重建算法优化

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外发展现状第13-16页
        1.2.1 传统投影数据重建方法研究现状第13-14页
        1.2.2 稀疏采样投影数据重建算法研究现状第14-16页
    1.3 论文的研究内容及章节安排第16-18页
        1.3.1 本文研究内容与创新点第16-17页
        1.3.2 本文章节安排第17-18页
第二章 稀疏采样下的图像重建理论知识第18-27页
    2.1 图像离散化及投影矩阵定义第18-20页
        2.1.1 图像离散化第18页
        2.1.2 投影矩阵定义第18-20页
    2.2 投影数据数学模型的建立第20-21页
    2.3 稀疏采样投影数据重建模型建立第21-24页
        2.3.1 稀疏采样投影数据重建模型保真项的建立第21-22页
        2.3.2 稀疏采样投影数据重建模型正则化项的建立第22-23页
        2.3.3 正则化项的设计第23-24页
    2.4 稀疏采样重建模型的求解算法第24-26页
        2.4.1 传统的迭代求解算法第25-26页
        2.4.2 基于凸优化的迭代求解算法第26页
    2.5 本章小结第26-27页
第三章 稀疏采样下多尺度投影数据快速融合重建算法第27-50页
    3.1 引言第27-28页
    3.2 多尺度投影数据与投影矩阵构建第28-32页
        3.2.1 多尺度数据的构建第28-29页
        3.2.2 多尺度投影数据与投影矩阵的构建第29-32页
    3.3 稀疏采样下多尺度投影数据快速融合重建算法第32-36页
        3.3.1 投影数据重建保真项的求解第32-33页
        3.3.2 投影数据重建正则化项的求解第33-34页
        3.3.3 稀疏采样下多尺度投影数据快速融合重建算法流程第34-36页
        3.3.4 迭代停止条件第36页
    3.4 实验结果与分析第36-48页
        3.4.1 评价函数第36-37页
        3.4.2 重建数据模型第37-38页
        3.4.3 无噪声投影数据的重建结果第38-40页
        3.4.4 含噪声投影数据的重建结果第40-41页
        3.4.5 算法重建质量比较以及分析第41-47页
        3.4.6 算法重建速度的分析和比较第47-48页
    3.5 本章小结第48-50页
第四章 基于随机优化的角度受限投影数据的重建优化算法第50-80页
    4.1 引言第50-51页
    4.2 随机优化方法以及算法简介第51-54页
        4.2.1 随机优化算法第51页
        4.2.2 差分进化算法第51-53页
        4.2.3 粒子群优化算法第53-54页
    4.3 基于随机优化算法的角度受限投影数据重建算法改进第54-59页
        4.3.1 随机优化的初始解生成过程第55-56页
        4.3.2 随机优化算法的搜索过程第56-57页
        4.3.3 评价函数与样本选择操作的设计第57页
        4.3.4 随机优化算法迭代过程的优化第57-59页
    4.4 基于差分进化算法的角度受限投影数据重建算法第59-60页
        4.4.1 交叉操作第59-60页
        4.4.2 基于差分进化算法的角度受限投影数据重建算法第60页
    4.5 基于粒子群算法的角度受限投影数据重建算法第60-62页
    4.6 实验结果和分析第62-78页
        4.6.1 无噪声投影数据下的重建结果第62-65页
        4.6.2 含噪声投影数据下的重建结果第65-68页
        4.6.3 重建质量分析第68-78页
    4.7 本章小结第78-80页
第五章 总结与展望第80-82页
    5.1 总结第80-81页
    5.2 展望第81-82页
参考文献第82-88页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第88-89页
致谢第89-90页
附件第90页

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