摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-6页 |
目录 | 第6-9页 |
1 绪论 | 第9-14页 |
·引言 | 第9-10页 |
·研究现状综述 | 第10-12页 |
·ⅡCCD相机的研究简介 | 第10页 |
·压缩感知与图像复原概述 | 第10-11页 |
·多尺度分析 | 第11-12页 |
·本文工作与结构安排 | 第12-14页 |
2 图像复原的变分正则化方法 | 第14-30页 |
·图像复原的数学模型 | 第14-17页 |
·图像复原的一般模型 | 第14-15页 |
·图像的噪声模型 | 第15-16页 |
·图像复原的经典方法 | 第16-17页 |
·图像复原的变分模型 | 第17-18页 |
·图像复原的变分实质 | 第17页 |
·变分法进行图像复原算法步骤 | 第17-18页 |
·TIKHONOV正则化 | 第18-19页 |
·全变差图像复原 | 第19-23页 |
·BV空间 | 第19-20页 |
·TV图像复原模型 | 第20-21页 |
·TV图像复原模型的数值计算 | 第21-22页 |
·改进TV图像复原模型 | 第22-23页 |
·泊松奇异积分图像复原 | 第23-25页 |
·泊松核与泊松积分算子 | 第23-24页 |
·泊松奇异积分图像复原模型 | 第24-25页 |
·傅立叶-小波正则化图像复原 | 第25-29页 |
·FoRD算法 | 第26-27页 |
·WVD算法 | 第27页 |
·ForWaRD算法 | 第27-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
3 基于稀疏性约束的图像复原TV正则化耦合算法 | 第30-54页 |
·稀疏表示 | 第30页 |
·CURVELET变换 | 第30-33页 |
·连续Curvelet变换 | 第30-32页 |
·离散Curvelet变换 | 第32页 |
·Curvelet变换的实现 | 第32-33页 |
·基于稀疏性约束的图像复原 | 第33-37页 |
·数学模型 | 第33页 |
·Curvelet迭代收缩阈值法 | 第33-35页 |
·确定闽值 | 第35-36页 |
·Curvelet迭代收缩阀值法仿真实验 | 第36-37页 |
·基于稀疏性约束和TV正则化的耦合算法 | 第37-43页 |
·FTVdG模型 | 第37-38页 |
·新模型(TV-l_1)的提出 | 第38-40页 |
·算子分裂法的基本原理 | 第40-41页 |
·耦合模型求解的算子分裂算法 | 第41-43页 |
·实验结果与分析 | 第43-53页 |
·Lena图FTVdG算法和TV耦合算法图像复原对比实验 | 第43-47页 |
·Girl图FTVdG算法和TV耦合算法图像复原对比实验 | 第47-49页 |
·遥感图像复原FTVdG算法与TV耦合算法对比实验 | 第49-51页 |
·常用图像复原算法与TV耦合算法对比实验 | 第51-53页 |
·本章小结 | 第53-54页 |
4 基于不完全随机采样的遥感图像复原重建算法 | 第54-72页 |
·不完全随机采样 | 第54-57页 |
·背景 | 第54-55页 |
·压缩感知 | 第55-56页 |
·信号重建 | 第56-57页 |
·基于泊松奇异积分的不完全采样的图像复原重建算法 | 第57-60页 |
·不完全采样的图像复原重建模型 | 第57-58页 |
·不完全随机采样方法 | 第58-59页 |
·不完全采样的泊松奇异积分复原重建算法 | 第59-60页 |
·基于FoRD的不完全采样的图像复原重建算法 | 第60-61页 |
·实验结果及结论 | 第61-71页 |
·视觉对比实验 | 第63-66页 |
·常用测试图片实验结果 | 第66-71页 |
·本章小结 | 第71-72页 |
5 面向ⅡCCD相机的遥感图像复原算法 | 第72-83页 |
·引言 | 第72页 |
·ⅡCCD相机成像的退化模型 | 第72-75页 |
·ⅡCCD相机的成像模型 | 第72-73页 |
·ⅡCCD相机调制传递函数(MTF) | 第73-75页 |
·ⅡCCD相机的退化模型 | 第75页 |
·ⅡCCD相机的图像复原算法 | 第75-77页 |
·ⅡCCD相机的图像复原变分模型 | 第75-76页 |
·ⅡCCD相机的不完全随机采样图像复原重建 | 第76-77页 |
·实验结果及结论 | 第77-82页 |
·完全采样的图像复原实验 | 第77-79页 |
·不完全采样的图像复原重建实验 | 第79-82页 |
·本章小结 | 第82-83页 |
结论 | 第83-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-90页 |
硕士期间参与的科研项目 | 第90页 |