| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 非线性压缩感知基本原理 | 第16-20页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 压缩感知基本原理 | 第16-17页 |
| 2.3 非线性压缩感知基本原理 | 第17-18页 |
| 2.4 相位恢复问题 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 利用FoE先验的近场相位恢复算法 | 第20-36页 |
| 3.1 引言 | 第20-21页 |
| 3.2 交替方向乘子法 | 第21-22页 |
| 3.3 HBM算法 | 第22-23页 |
| 3.4 IPIANO算法 | 第23页 |
| 3.5 高阶马尔可夫随机场模型 | 第23-24页 |
| 3.6 利用FoE先验的近场相位恢复算法 | 第24-29页 |
| 3.6.1 实图像重构 | 第24-25页 |
| 3.6.2 纯相位图像重构 | 第25-26页 |
| 3.6.3 复图像重构 | 第26-29页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第29-35页 |
| 3.7.1 实验结果 | 第29-34页 |
| 3.7.2 算法收敛性验证 | 第34-35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 编码衍射模型下的相位恢复算法 | 第36-50页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 编码衍射模型 | 第36-37页 |
| 4.3 编码衍射模型下的相位恢复算法 | 第37-39页 |
| 4.3.1 复图像正则化 | 第37-38页 |
| 4.3.2 幅值正则化 | 第38页 |
| 4.3.3 幅值和相位分开正则化 | 第38-39页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第39-49页 |
| 4.4.1 无噪声的情况 | 第40-46页 |
| 4.4.2 含噪声的情况 | 第46-48页 |
| 4.4.3 算法收敛性验证 | 第48-49页 |
| 4.4.4 算法的时间复杂度 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于双树复数小波变换的抗泊松噪声相位恢复算法 | 第50-62页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 双树复数小波基础 | 第50-51页 |
| 5.3 基于FoE正则化的抗泊松噪声相位恢复算法 | 第51-53页 |
| 5.4 基于双树复数小波变换的抗泊松噪声相位恢复算法 | 第53-55页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第55-61页 |
| 5.5.1 实图像实验结果 | 第55-58页 |
| 5.5.2 复图像实验结果 | 第58-59页 |
| 5.5.3 算法收敛性验证 | 第59-60页 |
| 5.5.4 算法的时间复杂度 | 第60-61页 |
| 5.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |