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压缩感知重构技术及其在图像融合中的应用研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
目录第9-11页
专用术语注释表第11-13页
图表目录第13-15页
第一章 绪论第15-35页
   ·研究背景及意义第15-17页
   ·压缩感知理论的基本原理第17-21页
     ·信号的稀疏表示第17-18页
     ·信号的观测第18-19页
     ·信号的重构第19-21页
   ·压缩感知理论的研究现状第21-29页
     ·稀疏表示第22-23页
     ·观测矩阵第23-25页
     ·重构算法第25-29页
   ·压缩感知理论在图像处理中的应用第29-31页
   ·论文的研究内容及主要创新工作第31-33页
   ·论文的组织结构第33-35页
第二章 压缩感知中信号重构的正交匹配追踪类算法第35-51页
   ·引言第35-36页
   ·正交匹配追踪类算法原理第36-43页
     ·正交匹配追踪算法第36-37页
     ·分段正交匹配追踪算法第37-38页
     ·正则化正交匹配追踪算法第38-39页
     ·压缩采样匹配追踪算法第39-40页
     ·子空间追踪算法第40页
     ·稀疏度自适应匹配追踪算法第40-41页
     ·其他几种经典的 CS 重构算法第41-43页
   ·实验结果与分析第43-50页
     ·理想无噪声环境第43-47页
     ·含噪声环境第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第三章 压缩感知中信号重构的交替方向外点持续法第51-64页
   ·引言第51-52页
   ·交替方向外点持续法第52-56页
     ·变量分裂技术第52页
     ·外点法第52-53页
     ·ADEPCM 算法第53-56页
   ·实验结果与分析第56-63页
     ·理想无噪声环境第56-60页
     ·含噪声环境第60-63页
   ·本章小结第63-64页
第四章 压缩感知中信号重构的 0-正则化问题第64-79页
   ·引言第64-65页
   ·基于快速交替方向乘子法的 0-正则化信号重构第65-72页
     ·乘子法第65-67页
     ·交替方向乘子法第67-69页
     ·快速交替方向乘子法第69-72页
   ·实验结果与分析第72-78页
     ·理想无噪声环境第72-75页
     ·含噪声环境第75-78页
   ·本章小结第78-79页
第五章 压缩感知中信号重构的快速线性交替方向乘子法第79-103页
   ·引言第79-82页
   ·拉格朗日对偶问题的快速线性交替方向乘子法第82-92页
     ·算法描述第82-85页
     ·算法流程第85页
     ·算法复杂度第85-86页
     ·实验结果与分析第86-92页
   ·增广 1-正则化问题的快速线性交替方向乘子法第92-101页
     ·算法描述第92-94页
     ·算法流程第94-95页
     ·算法收敛性第95-96页
     ·实验结果与分析第96-101页
   ·本章小结第101-103页
第六章 基于压缩感知的多聚焦图像融合与重构第103-122页
   ·引言第103-105页
   ·基于压缩感知的小波域多聚焦图像融合与重构系统第105-106页
   ·自适应局部能量测度融合准则第106-108页
     ·ALEM 融合准则描述第106-108页
     ·ALEM 融合准则流程第108页
   ·快速持续线性增广拉格朗日法第108-112页
     ·FCLALM 算法描述第109-111页
     ·FCLALM 算法流程第111页
     ·FCLALM 算法复杂度第111页
     ·FCLALM 算法收敛性第111-112页
   ·实验结果与分析第112-120页
     ·快速持续线性增广拉格朗日法的重构性能第112-115页
     ·基于压缩感知的多聚焦图像融合与重构系统性能第115-120页
   ·本章小结第120-122页
第七章 总结与展望第122-125页
   ·总结第122-123页
   ·展望第123-125页
参考文献第125-139页
附录1 攻读博士学位期间撰写的论文第139-141页
附录2 攻读博士学位期间申请的专利第141-142页
附录3 攻读博士学位期间参加的科研项目第142-143页
致谢第143页

 
论文编号BS2268569,这篇论文共143
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