文档介绍：ǎ猷易蔫科拨夫◆晕硕士学位论文基于压缩感知图像恢复算法的研究张宁涛指导教师姓名:申请学位级别:学位授予单位:学位授予日期:陈东方副教授武汉科技大学计算机学院答辩委员会主席:评人:樊贵先高级工程师陈黎副教授分类号:密级:论文定稿日期:阅
酗论文作者签名:多丛垒这论文作者签名:丝垒遮研究生学位论文版权使用授权声明武汉科技大学研究生学位论文创新性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立进行研究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的工作外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本论文的研究成果归武汉科技大学所有,其研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向有关部门凑铡段浜嚎萍即笱Ч赜谘芯可宦畚氖章工作的规定》执行徒宦畚牡母从〖偷缱影姹荆市砺畚谋徊樵暮徒柙模日期:同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行检索和对外服务。指导教师签名:期:加厂,,日’
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武汉科技大学摘要硕士学位论文第压缩感知是一种全新的采样模式,它已经在很多领域得到研究应用。压缩感知是针对稀疏信号或可压缩信号提出来的。压缩感知理论表明:可以在采样数量远少于传统采样数量情况下精确恢复出待测量的稀疏信号。构建有效的恢复算法是压缩感知的理论难点之一。本文主要是通过W钚≈邓惴ê吞袄匪惴ɡ唇饩鲅顾醺兄5南∈柚亟ㄎ侍饨辛讼喙研究。本文首先对压缩感知理论和现有的恢复重建算法进行了系统的学习,分析了压缩感知和恢复算法的研究现状并展开研究。主要完成的工作如下:提出了近似消息传递算法的二种改进方案和就针对附加噪音测量的稀疏恢复问题提出了解决方案。近似消息传递算法是有消息传递算法和迭代阈值算法结合提出来的,解决了非噪音的测量情况下的稀疏恢复问题,具有计算复杂度低,运行时间短,恢复效果明显的特点。本文采用了自适应的阈值计算策略改进迭代阈值函数,使阈值函数获取更好的阈值点,从而加速了算法的收敛性,缩短了算法的运行时间,提高了算法的运行效果。提出了随机坐标下降算法来解决压缩感知恢复问题。该算法是在坐标下降算法的顺向搜索策略和最大能量下降策略的基础上的进一步研究,它结合了大规模优化方案中随机部分更新的思想。随机坐标下降算法适应大规模的稀疏恢复问题,也有效地解决了大规模问题的计算问题,就压缩感知的稀疏恢复问题上的收敛速度进行了分析。理论和仿真实验结果都表明:大规模优化问题情况下,随机坐标下降算法的效率比其他算法更加突出的表现。关键词:压缩感知;稀疏恢复算法;消息传递算法;坐标下降算法、
Ⅱ地缸删琣武汉科技大学瓵髀舶甌躺第页硕士学位论文:緔.%芏甋甒齞·甌籄..,.琾﹖,·.·瑂,瓼—.籹。,。
武汉科技大学目录硕士学位论文第摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本文的主要工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章压缩感知基本理论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯信号的稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯压缩感知的测量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯压缩感知的恢复⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯欠定线性系统和相变⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.蛔钚』⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第三章近似消息传递算法以及改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一近似消息传递算法的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..抑邓惴ā.⒋ǖ菟惴ā近似消息传递算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..近似消息传递算法的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.近似消息传递算法的分析与结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.葡⒋⒋ǖ菟惴ㄊ笛榻峁本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第四章随机坐标下降算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.坐标下降算法的介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯