声明
第一章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究发展动态
1.2.1 毫米波成像系统发展动态
1.2.2 图像超分辨处理算法的发展和研究现状
1.3 论文主要内容和章节安排
1.3.1 论文主要内容
1.3.2 论文章节安排
第二章 毫米波无源探测成像和深度学习超分辨方法基础概述
2.1毫米波无源探测成像相关基础理论
2.1.1 毫米波无源探测成像原理
2.2 毫米波无源探测成像系统体制
2.3 毫米波无源探测成像退化模型研究
2.4 深度学习和超分辨技术基础理论
2.4.1 深度学习理论概述
2.4.2 图像超分辨技术数学基础
2.5 深度学习图像超分辨算法概述
2.5.1 算法的基本思想
2.5.2 卷积神经网络超分辨算法
2.6 本章小结
第三章 深层卷积网络毫米波成像超分辨算法设计与实现
3.1 深层卷积网络超分辨算法研究
3.2 残差网络和递归网络概述
3.2.1 残差网络概述
3.2.2 递归网络概述
3.3 改进的SRA-DCN超分辨算法设计
3.3.1 算法改进基本思想
3.3.2 改进的SRA-DCN超分辨算法网络结构
3.4 改进的SRA-DCN超分辨算法实现与分析
3.4.1 算法实现
3.4.2 实验结果分析
3.5 本章小结
第四章 生成对抗网络毫米波成像超分辨算法设计与实现
4.1 生成对抗网络概念概述
4.2 生成对抗网络超分辨算法研究
4.2.1 生成对抗网络超分辨算法网络模型研究
4.2.2 SRGAN损失函数研究
4.3 改进的SRA-GAN超分辨算法设计
4.3.1 算法改进基本思想
4.3.2 改进的SRA-GAN超分辨算法网络结构
4.3.3 改进的SRA-GAN超分辨算法感知损失
4.3.4 视觉感知质量和PSNR的平衡策略研究
4.4 改进的SRA-GAN超分辨算法实现与结果分析
4.4.1 算法实现
4.4.2 实验结果分析
4.5 本章小结
第五章 工作总结与展望
5.1 工作总结
5.2 研究展望
致谢
参考文献
