本文關(guān)鍵詞：基于多結(jié)構(gòu)和多尺度的微波輻射圖像重構(gòu)方法研究

  更多相關(guān)文章： 微波輻射圖像 壓縮感知 稀疏表示 K-SVD字典學(xué)習(xí) 混合稀疏字典 自相似性 分形 拼貼

【摘要】：隨著微波遙感技術(shù)廣泛應(yīng)用在土壤水分研究、軍事目標(biāo)探測、射電天文、海洋監(jiān)測、資源開發(fā)、環(huán)境保護(hù)等很多領(lǐng)域,傳統(tǒng)的微波輻射計受限于空間分辨率較低,已經(jīng)無法滿足微波遙感精細(xì)化、復(fù)雜化的發(fā)展要求。為解決微波輻射圖像的空間分辨率與系統(tǒng)硬件成本高的矛盾,引入壓縮感知理論,充分挖掘微波輻射圖像的稀疏結(jié)構(gòu)先驗特征,研究多結(jié)構(gòu)混合稀疏基字典學(xué)習(xí)重構(gòu)方法。同時考慮到微波輻射圖像具有局部與整體的自相似性,能夠?qū)崿F(xiàn)分形可壓縮,在稀疏基字典學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上又提出基于多尺度分形字典的拼貼重構(gòu)方法。論文的研究內(nèi)容如下:1.分析綜合孔徑微波輻射成像系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),介紹壓縮感知理論模型,針對傳統(tǒng)綜合孔徑微波輻射計存在的一系列問題,構(gòu)造基于壓縮感知的微波輻射成像系統(tǒng)。通過挖掘微波輻射圖像的結(jié)構(gòu)特征,獲取稀疏先驗信息,在不影響信號還原的前提下,充分壓縮信號,降低信號的采樣率。壓縮感知主要包括信號的觀測、信號的稀疏表示和信號的重構(gòu)。重點(diǎn)研究了信號的稀疏表示及信號重構(gòu)。2.微波輻射圖像的復(fù)雜特征信息很難用單一正交稀疏基字典進(jìn)行稀疏表示,利用K-SVD字典學(xué)習(xí)算法,能夠?qū)D像的稀疏性結(jié)構(gòu)特征更好的挖掘出來,提高字典的稀疏表示能力,使具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)特征的微波輻射圖像更好的被表征。通過差分變換和小波變換,將圖像信號轉(zhuǎn)移到差分域和小波域上。在此基礎(chǔ)上,提出基于多結(jié)構(gòu)的混合正交稀疏字典學(xué)習(xí)的微波輻射圖像重構(gòu)方法。實驗結(jié)果表明,本文提出的算法重構(gòu)圖像效果要比DLMRI算法和Grad DLRec算法的重構(gòu)質(zhì)量好。3.根據(jù)微波輻射圖像具有的自相似性結(jié)構(gòu)特征,引入分形圖像編碼方法。介紹分形幾何及其相關(guān)的數(shù)學(xué)理論。詳細(xì)闡述了分形圖像重構(gòu)的編碼過程和解碼過程。由于微波輻射圖像具有分段過平滑和細(xì)節(jié)信息豐富的結(jié)構(gòu)特征,傳統(tǒng)的單一尺度分形編碼很難拼貼重構(gòu)出相似度高的圖像,本文提出了多尺度分形編碼拼貼重構(gòu)微波輻射圖像,即不再采用固定劃分的單一分形基字典,而是構(gòu)造多尺度的混合分形基字典,能夠更好的與R塊進(jìn)行最優(yōu)匹配,拼貼出相似度更高的微波輻射圖像。由實驗結(jié)果可以看出,本文提出的多尺度分形圖像重構(gòu)算法在圖像重構(gòu)質(zhì)量上要明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的分形圖像重構(gòu)算法。
【關(guān)鍵詞】：微波輻射圖像 壓縮感知 稀疏表示 K-SVD字典學(xué)習(xí) 混合稀疏字典 自相似性 分形 拼貼
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 常規(guī)微波輻射成像方法9
• 1.2.2 基于CS的微波輻射成像方法9-10
• 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排10-12
• 第二章 綜合孔徑微波輻射計反演成像理論12-17
• 2.1 干涉測量綜合孔徑微波輻射成像原理12-15
• 2.2 基于壓縮感知的微波輻射成像方法15-16
• 2.3 本章小結(jié)16-17
• 第三章 基于多結(jié)構(gòu)字典學(xué)習(xí)的微波輻射圖像重構(gòu)方法17-30
• 3.1 壓縮感知基本理論17-18
• 3.2 稀疏表示18-20
• 3.3 基于混合稀疏基字典學(xué)習(xí)的微波輻射圖像重構(gòu)方法20-23
• 3.4 實驗仿真及分析23-29
• 3.4.1 PSNR、MSE仿真分析24-28
• 3.4.2 噪聲靈敏度仿真分析28
• 3.4.3 計算復(fù)雜度分析28-29
• 3.5 本章小結(jié)29-30
• 第四章 基于多尺度分形的微波輻射圖像重構(gòu)方法30-44
• 4.1 分形幾何30-31
• 4.2 分形中的數(shù)學(xué)理論31-33
• 4.2.1 仿射變換31
• 4.2.2 壓縮映射不動點(diǎn)定理和拼貼定理31-32
• 4.2.3 迭代函數(shù)系統(tǒng)32-33
• 4.3 基于多尺度分形的微波輻射圖像重構(gòu)方法33-39
• 4.3.1 基于分形的圖像編碼算法33-37
• 4.3.2 基于分形的圖像解碼算法37-39
• 4.4 實驗仿真及分析39-43
• 4.5 本章小結(jié)43-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 5.1 工作總結(jié)44
• 5.2 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 個人簡歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文49-50
• 致謝50

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本文編號：882634