近年來(lái),人們的飲食習(xí)慣日趨惡劣,胃腸病的發(fā)病率也日漸升高,電子內(nèi)窺鏡作為現(xiàn)代腸胃科最為重要的腸胃病輔助診斷工具也漸漸被人們所熟知。而受限于多方面的技術(shù)問(wèn)題,現(xiàn)有的電子內(nèi)窺鏡成像精度較低,給醫(yī)生確診帶來(lái)了很大的難題,因此,研究電子內(nèi)窺鏡的改造升級(jí),提升成像速度和重構(gòu)成像精度具有很大的研究?jī)r(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本文針對(duì)電子內(nèi)窺鏡視頻流中幀和幀之間結(jié)構(gòu)較為相似的特點(diǎn),以目前信號(hào)處理領(lǐng)域先進(jìn)的壓縮感知（Compressed Sensing,CS）理論作為切入點(diǎn),指出了現(xiàn)有CS圖像處理框架中字典學(xué)習(xí)耗時(shí)較長(zhǎng)、魯棒性較差和重構(gòu)精度不足等問(wèn)題,并針對(duì)這些缺點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種基于多字典改進(jìn)型壓縮感知框架的內(nèi)窺鏡圖像感知重構(gòu)方法。傳統(tǒng)壓縮感知理論下單字典學(xué)習(xí)需要一次性使用整個(gè)數(shù)據(jù)集,字典訓(xùn)練耗時(shí)長(zhǎng)且魯棒性一般,因此本文提出使用多字典結(jié)構(gòu)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。另外,內(nèi)窺鏡圖像尺寸往往較大,包含了很多紋理細(xì)節(jié)特征,傳統(tǒng)的感知矩陣設(shè)計(jì)方法不能滿足這么復(fù)雜的性能需求,本文提出基于多字典平均梯度下降的魯棒感知矩陣設(shè)計(jì)方法,大幅度提高了內(nèi)窺鏡重構(gòu)性能,最后基于多字典平均結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像信號(hào)的整合重構(gòu)。研究具體內(nèi)容如下:（1）針對(duì)內(nèi)窺鏡圖... 

【文章來(lái)源】：浙江工業(yè)大學(xué)浙江省

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號(hào)說(shuō)明
第一章 緒論
    1.1 問(wèn)題背景和研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析
        1.2.1 內(nèi)窺鏡發(fā)展歷史和基本框架
        1.2.2 壓縮感知發(fā)展史和研究現(xiàn)狀
        1.2.3 壓縮感知的應(yīng)用
    1.3 本文的主要研究工作
    1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 壓縮感知基本理論
    2.1 范數(shù)
    2.2 基和框架
        2.2.1 基
        2.2.2 正交基
        2.2.3 框架
    2.3 稀疏表示和字典
    2.4 壓縮感知基本原理和框架
    2.5 等效字典
        2.5.1 零空間性質(zhì)
        2.5.2 受限等距性質(zhì)
        2.5.3 RIP字典
        2.5.4 互相干性
    2.6 字典學(xué)習(xí)
        2.6.1 字典設(shè)計(jì)流程
        2.6.2 K-SVD算法
    2.7 感知矩陣設(shè)計(jì)
    2.8 本章小結(jié)
第三章 多字典和魯棒感知矩陣設(shè)計(jì)
    3.1 內(nèi)窺鏡圖像處理多字典系統(tǒng)
        3.1.1 多字典學(xué)習(xí)
        3.1.2 多字典重構(gòu)
        3.1.3 多字典重構(gòu)收斂性證明
    3.2 魯棒感知矩陣設(shè)計(jì)
        3.2.1 平均互相干
        3.2.2 魯棒感知矩陣設(shè)計(jì)
    3.3 基于多字典的平均梯度下降感知矩陣優(yōu)化
        3.3.1 感知矩陣非凸優(yōu)化相關(guān)工作
        3.3.2 多字典平均梯度下降（AGD）優(yōu)化非凸函數(shù)
        3.3.3 多字典優(yōu)化重構(gòu)內(nèi)窺鏡處理框架
        3.3.4 聯(lián)合優(yōu)化的收斂性證明
    3.4 本章小結(jié)
第四章 多字典改進(jìn)型CS系統(tǒng)性能仿真
    4.1 引言
    4.2 多字典平均梯度下降（AGD）性能測(cè)試
    4.3 人工合成信號(hào)測(cè)試
        4.3.1 權(quán)重參數(shù)λ的影響測(cè)試
        4.3.2 合成數(shù)據(jù)重構(gòu)精確度測(cè)試
        4.3.3 不同感知矩陣優(yōu)化算法的理論評(píng)估
    4.4 內(nèi)窺鏡圖像測(cè)試
        4.4.1 權(quán)重參數(shù)的選取
        4.4.2 M、L、K參數(shù)對(duì)算法性能的影響測(cè)試
        4.4.3 內(nèi)窺鏡圖像重構(gòu)性能測(cè)試
    4.5 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
    1 作者簡(jiǎn)歷
    2 發(fā)明專利
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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本文編號(hào)：3148305