| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·图像恢复模型及算法的发展状况 | 第12-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·主要创新点 | 第20-23页 |
| 第2章 基于原-对偶变分模型的图像恢复快速算法 | 第23-38页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·原-对偶变分模型 | 第24-26页 |
| ·原-对偶变分模型的矩阵形式 | 第26-27页 |
| ·符号说明 | 第26页 |
| ·变分模型的一阶有限差分矩阵表示 | 第26-27页 |
| ·快速算法设计 | 第27-31页 |
| ·改进的PDHGD算法 | 第27-28页 |
| ·基于原-对偶混合变分模型的快速算法 | 第28-31页 |
| ·数值实验 | 第31-37页 |
| ·图像去噪实验 | 第31-34页 |
| ·图像去模糊实验 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于全变分图像恢复的近似点算法 | 第38-55页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·问题描述 | 第39-41页 |
| ·基于近似点算子框架下的不动点模型 | 第41-44页 |
| ·近似点算子 | 第41-42页 |
| ·TVL2模型的不动点公式 | 第42-43页 |
| ·TVL1L2模型的不动点公式 | 第43-44页 |
| ·基于不动点公式的迭代算法 | 第44-46页 |
| ·TVL2模型和TVL1L2模型的迭代算法 | 第44-45页 |
| ·同其他算法的关系 | 第45-46页 |
| ·收敛性分析 | 第46-50页 |
| ·数值实验 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于近似点算法的稀疏噪声缺损数据低秩矩阵恢复方法 | 第55-66页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·Douglas-Rachford分裂法 | 第56-58页 |
| ·基本概念和相关理论 | 第56-57页 |
| ·Douglas-Rachford分裂法 | 第57-58页 |
| ·基于Douglas-Rachford分裂法的近似点算法 | 第58-61页 |
| ·近似点算法 | 第58-59页 |
| ·收敛性分析 | 第59-61页 |
| ·数值实验 | 第61-65页 |
| ·实验过程 | 第61-62页 |
| ·实验结果 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 基追踪去噪问题的一阶最优化条件及其矩阵补全应用 | 第66-76页 |
| ·引言 | 第66-67页 |
| ·理论分析 | 第67-70页 |
| ·自适应算法 | 第70-72页 |
| ·不动点迭代算法 | 第70-71页 |
| ·自适应不动点迭代算法 | 第71-72页 |
| ·数值实验 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 基于非均匀线阵DOA估计的CS算法 | 第76-88页 |
| ·引言 | 第76-77页 |
| ·预备知识 | 第77-80页 |
| ·基于非均匀线阵的信号模型 | 第77页 |
| ·压缩感知 | 第77-78页 |
| ·传统的DOA估计算法 | 第78-80页 |
| ·基于非均匀线阵DOA估计的CS模型 | 第80-83页 |
| ·数值实验 | 第83-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第7章 结论与展望 | 第88-91页 |
| ·本文工作总结 | 第88-90页 |
| ·下一步工作展望 | 第90-91页 |
| 参考文献 | 第91-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第102页 |
