基于字典学习算法的遥感图像复原及其应用研究

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基于字典学习算法的遥感图像复原及其应用研究

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基于字典学习算法的遥感图像复原及其应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
1 绪论	第12-27页
1.1 问题背景及研究意义	第12-13页
1.2 图像复原方法研究现状	第13-23页
1.2.1 图像去噪方法	第14-15页
1.2.2 图像去模糊方法	第15-16页
1.2.3 图像超分辨率方法	第16-18页
1.2.4 字典学习方法	第18-23页
1.3 复原图像的质量评价方法	第23-24页
1.4 本文的主要研究工作	第24-27页
1.4.1 论文的主要成果及创新点	第24-25页
1.4.2 论文的组织结构	第25-27页
2 基于多尺度分数阶字典学习的图像去噪方法	第27-51页
2.1 引言	第27-28页
2.2 字典学习基础知识	第28-29页
2.2.1 图像的稀疏表示模型	第28-29页
2.2.2 基于字典学习的图像去噪	第29页
2.3 基于多尺度分数阶字典学习的图像去噪	第29-38页
2.3.1 偏离度分析	第30-33页
2.3.2 多尺度分数阶字典学习模型	第33-38页
2.4 实验结果与分析	第38-50页
2.4.1 多尺度分解必要性分析	第38-39页
2.4.2 图像块分类参数选择	第39-40页
2.4.3 实验结果比较	第40-50页
2.5 小结	第50-51页
3 基于非局部张量字典学习的图像去模糊方法	第51-76页
3.1 引言	第51-52页
3.2 张量的概念以及相关运算	第52-54页
3.2.1 张量的基本知识	第52-53页
3.2.2 高阶奇异值分解(HOSVD)	第53-54页
3.3 非局部张量字典学习模型	第54-61页
3.3.1 构建多光谱图像的核心张量	第54-56页
3.3.2 基于HOSVD分解的核心张量稀疏表示模型	第56-57页
3.3.3 非局部张量字典学习模型	第57-61页
3.4 实验结果与分析	第61-74页
3.4.1 仿真实验	第63-72页
3.4.2 真实遥感图像	第72-74页
3.5 本章小结	第74-76页
4 基于自适应张量字典学习的图像超分辨率方法	第76-95页
4.1 引言	第76-77页
4.2 相关工作	第77-78页
4.2.1 低分辨率多光谱图像退化模型	第77页
4.2.2 基于联合字典学习的多光谱图像超分辨率	第77-78页
4.3 自适应张量字典学习模型	第78-85页
4.3.1 ATCDL模型构建	第79-81页
4.3.2 ATCDL模型参数估计	第81-84页
4.3.3 ATCDL算法描述及求解	第84-85页
4.4 实验结果与分析	第85-94页
4.4.1 仿真实验	第87-92页
4.4.2 仿真实验	第92-94页
4.5 本章小结	第94-95页
5 字典学习算法和稀疏分类在遥感图像几何定位精度评价中的应用	第95-114页
5.1 引言	第95-96页
5.2 基于字典学习和稀疏分类算法的几何定位精度评价	第96-101页
5.2.1 基于两级匹配策略的特征点提取	第96-98页
5.2.2 基于遥感图像辐射特征的稀疏分类算法	第98-100页
5.2.3 基于字典学习和稀疏分类的几何定位精度评价	第100-101页
5.3 实验结果与分析	第101-113页
5.3.1 遥感图像地物类型分类精度	第101-105页
5.3.2 特征点精度验证	第105-113页
5.4 本章小节	第113-114页
6 结论与展望	第114-117页
6.1 本论文工作总结	第114-115页
6.2 未来工作展望	第115-117页
致谢	第117-118页
参考文献	第118-130页
附录	第130-131页

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