基于稀疏表示的图像分离

摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
第一章 绪论	第6-12页
·盲源图像分离技术简介	第6页
·盲源图像分离技术的发展与现状	第6-8页
·盲源图像分离技术的应用	第8-10页
·本文的主要工作与章节安排	第10-12页
第二章 稀疏表示理论	第12-28页
·稀疏表示的理论基础	第12-18页
·稀疏分解的算法	第12-16页
·稀疏分解字典的设计	第16-18页
·离散余弦变换	第18-20页
·曲波变换理论	第20-27页
·脊波变换(Ridgelet)	第20-21页
·曲波(Curvelet)变换	第21-23页
·二代曲波变换(Curvelet)	第23-25页
·离散曲波变换	第25-27页
·本章小结	第27-28页
第三章 形态成分分析和盲源图像分离	第28-46页
·盲源图像分离的数学模型	第28-30页
·盲源图像分离的可行性	第30页
·基于稀疏表示的盲源图像分离方法	第30-40页
·形态成分分析	第30-34页
·多通道的形态成分分析(MMCA)	第34-37页
·MMCA实验结果	第37-40页
·多成分图像的分离	第40-45页
·多成分图像的稀疏表示模型	第40-41页
·多成分图像分离的算法	第41-43页
·实验结果	第43-45页
·本章小结	第45-46页
第四章 总结与展望	第46-48页
·本文工作总结	第46页
·本文工作展望	第46-48页
致谢	第48-50页
参考文献	第50-53页
在读期间的主要研究成果	第53-54页