基于压缩感知的单像素计算成像
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第9-12页 |
| 1.2.1 压缩感知与计算成像研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 压缩感知重构算法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 现阶段研究工作存在的问题与不足 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 压缩感知与计算成像基本理论 | 第15-36页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 压缩感知理论基础 | 第15-21页 |
| 2.2.1 传统采样定理与压缩感知 | 第15-17页 |
| 2.2.2 信号的稀疏表示 | 第17-19页 |
| 2.2.3 观测矩阵的设计与分析 | 第19-21页 |
| 2.3 重构算法研究 | 第21-30页 |
| 2.3.1 传统重构算法研究 | 第22-25页 |
| 2.3.2 去噪重构结合算法研究 | 第25-28页 |
| 2.3.3 算法性能对比分析 | 第28-30页 |
| 2.4 计算成像模型及系统分析 | 第30-35页 |
| 2.4.1 传统光学成像系统模型 | 第30-31页 |
| 2.4.2 计算成像模型与分析 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于光纤收集的单像素计算成像系统设计 | 第36-47页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 成像系统模型分析 | 第36-40页 |
| 3.2.1 单像素成像系统描述 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于压缩感知的计算成像系统分析 | 第37-40页 |
| 3.3 基于光纤收集的成像系统设计与分析 | 第40-46页 |
| 3.3.1 系统各组成模块介绍 | 第40-45页 |
| 3.3.2 系统整体设计与分析 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 单像素成像系统性能分析 | 第47-61页 |
| 4.1 引言 | 第47页 |
| 4.2 系统成像影响因素分析 | 第47-53页 |
| 4.2.1 DMD芯片光路配置 | 第47-48页 |
| 4.2.2 成像目标反射率 | 第48-49页 |
| 4.2.3 探测器有效面积 | 第49-50页 |
| 4.2.4 系统噪声分析 | 第50-51页 |
| 4.2.5 系统成像性能分析 | 第51-53页 |
| 4.3 多光谱成像分析 | 第53-56页 |
| 4.3.1 多光谱成像基本理论与应用 | 第53-54页 |
| 4.3.2 可见光与短波近红外多光谱成像分析 | 第54-56页 |
| 4.4 基于卷积神经网络的图像恢复算法 | 第56-60页 |
| 4.4.1 卷积神经网络与压缩感知 | 第56-57页 |
| 4.4.2 基于卷积神经网络重构算法模型 | 第57-58页 |
| 4.4.3 重构算法性能分析 | 第58-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
