两步迭代收缩论文-李芸,胡炳梁,王爽,李然,石大莲

两步迭代收缩论文-李芸,胡炳梁,王爽,李然,石大莲

导读:本文包含了两步迭代收缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:两步迭代收缩阈值,压缩传感,编码孔径,光谱数据复原

两步迭代收缩论文文献综述

李芸,胡炳梁,王爽,李然,石大莲[1](2014)在《基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法》一文中研究指出编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成叁维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了叁维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2014年03期)

瞿惠,周文静,伍小燕,李海鹏[2](2013)在《单幅同轴全息图两步迭代收缩重建》一文中研究指出利用压缩传感理论中的两步迭代收缩重建算法,开展单幅同轴全息图重建实验研究,实现单幅同轴全息图共轭重建像的消除并克服数字全息技术在轴向聚焦平面识别能力的不足。以数字图像和标准分辨率板为记录物体,比较分析了基于两步迭代收缩算法和菲涅尔近似衍射重建算法的重建质量;以两根裸光纤为实验样本,分析了两步迭代收缩重建算法对记录物体轴向不同焦平面的识别能力。实验结果表明两步迭代收缩重建算法可得到清晰度高于68.73%的重建信息,同时对直径为125μm的两根光纤在9mm的轴向间距条件下,显示出了比全息菲涅尔近似算法更好的聚焦平面识别能力。这一轴向聚焦识别能力有助于数字全息技术应用于功能材料梯度参数或功能涂层光学器件涂层厚度检测。(本文来源于《应用光学》期刊2013年05期)

练秋生,高彦彦,陈书贞[3](2009)在《基于两步迭代收缩法和复数小波的压缩传感图像重构》一文中研究指出压缩传感系统利用图像稀疏表示的先验知识,能从少量的观测值中重构原始图像。目前压缩传感系统通常利用只有叁个方向的正交小波基表示图像,应用迭代收缩法求解对应的优化问题。该方法的缺点是收敛速度慢,并且重构图像有明显的伪吉布斯效应。针对这一缺点,本文提出了结合双树复数小波稀疏图像表示和两步迭代收缩的图像重构算法,在迭代时利用前两个估计值更新当前值。实验结果表明,本文算法的重构图像视觉效果好,收敛速度比传统的重构算法快。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2009年07期)

两步迭代收缩论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

利用压缩传感理论中的两步迭代收缩重建算法,开展单幅同轴全息图重建实验研究,实现单幅同轴全息图共轭重建像的消除并克服数字全息技术在轴向聚焦平面识别能力的不足。以数字图像和标准分辨率板为记录物体,比较分析了基于两步迭代收缩算法和菲涅尔近似衍射重建算法的重建质量;以两根裸光纤为实验样本,分析了两步迭代收缩重建算法对记录物体轴向不同焦平面的识别能力。实验结果表明两步迭代收缩重建算法可得到清晰度高于68.73%的重建信息,同时对直径为125μm的两根光纤在9mm的轴向间距条件下,显示出了比全息菲涅尔近似算法更好的聚焦平面识别能力。这一轴向聚焦识别能力有助于数字全息技术应用于功能材料梯度参数或功能涂层光学器件涂层厚度检测。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

两步迭代收缩论文参考文献

[1].李芸,胡炳梁,王爽,李然,石大莲.基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法[J].光谱学与光谱分析.2014

[2].瞿惠,周文静,伍小燕,李海鹏.单幅同轴全息图两步迭代收缩重建[J].应用光学.2013

[3].练秋生,高彦彦,陈书贞.基于两步迭代收缩法和复数小波的压缩传感图像重构[J].仪器仪表学报.2009

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