首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--遥感技术论文--遥感图像的解译、识别与处理论文--图像处理方法论文

面向IICCD相机不完全随机采样遥感图像的重建算法

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

论文共90页,点击 下载论文
上一篇:遥感图像的K-均值聚类和分水岭分割算法的研究与实现
下一篇:实物标样和能力验证在实验室质量控制中的应用