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论文说明:缩略语
声明
第一章绪论
1.1本论文的研究意义
1.2稀疏分量分析的研究现状与存在的问题
1.2.1 SCA的数学模型
1.2.2 SCA的研究现状
1.2.3发展趋势及存在问题
1.3本论文的主要工作和内容编排
第二章CONTOURLET稀疏表示法
2.1引言
2.2图像的稀疏表示
2.2.1基本思想
2.2.2传统的图像稀疏表示法
2.2.3图像的多尺度几何稀疏表示法
2.3 CONTOURLET稀疏表示法
2.3.1 Contourlet变换
2.3.2 Contourlet变换的性质
2.3.3 Contourlet变换的稀疏性分析
2.3.4 Contourlet的发展现状和应用前景
2.4本章小结
第三章基于稀疏表示的适定SCA方法
3.1引言
3.2稀疏性对ICA分离性能的影响分析
3.3基于CONTOURLET稀疏表示的适定SCA方法
3.3.1算法概述
3.3.2可行性分析
3.3.3稀疏子图像的选取方法
3.3.4算法步骤
3.3.5算法的性能分析
3.3.6实验结果和分析
3.4基于分块CONTOURLET稀疏表示的适定SCA方法
3.4.1算法概述
3.4.2算法实现
3.4.3实验结果与分析
3.5本章小结
第四章基于稀疏表示的初始化SCA方法
4.1引言
4.2初始化问题
4.3基于稀疏表示的SCA初始化方法
4.3.1信号稀疏化
4.3.2初始值估计
4.3.3初始化方法
4.4实验结果与分析
4.5本章小结
第五章基于稀疏表示的抗噪SCA方法
5.1引言
5.2基于稀疏表示的抗噪SCA方法
5.2.1算法概述
5.2.2混合图像的Contourlet域降噪处理
5.2.3改进型的稀疏图像选取方法
5.2.4具体的抗噪SCA方法
5.3实验结果与分析
5.4本章小结
第六章基于稀疏表示的欠定SCA方法
6.1引言
6.2欠定盲分离概述
6.3基于CONTOURLET稀疏表示的欠定SCA方法
6.3.1源信号个数的估计
6.3.2欠定条件下的混合矩阵的估计
6.3.3源信号的估计
6.3.4 CTUDSCA算法
6.4实验结果与分析
6.5本章小结
第七章总结和展望
7.1本论文的主要工作总结
7.2进一步研究的展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
攻读博士学位期间申请的专利
致谢
上海大学;