《信号复原与重建》求取 ⇩

第一章 信号模型、观测模型和判据1

1．1 信号和图像模型1

1．2 观测模型11

1．3 判据30

参考文献33

第二章 噪声的滤除35

2．1 观测噪声35

2．2 基寸图像局部特性的自适应滤波37

2．3 基于人眼视觉特性的滤波方法42

2．4 各向异性滤波44

2．5 级联一维自适应滤波48

参考文献51

第三章 逆问题53

3．1 有限范围连续目标的离散化53

3．2 离散系统的矩阵表示58

3．3 逆问题．右逆、左逆和广义逆65

3．4 奇异值分解SVD71

3．5 用SVD来分析复原与重建中的非唯一性和观测噪声的影响77

3．6 连续信号的逆问题82

3．7 降质算子的奇异系统92

3．8 在奇异系统下的广义逆及系统的条件数94

参考文献98

第四章 正则化100

4．1 用正则化方法解决不适定问题100

4．2 吉洪诺夫正则化算法105

4．3 C-广义解及C-广艾解和正则化116

4．4 正则化算法的发展119

参考文献121

5．1 引言123

第五章 迭代算法123

5．2 范希特迭代算法和P阶迭代算法124

5．3 容纳先验知识的约束迭代算法131

5．4 带限信号通过带限非线性降质后的复原137

5．5 线性侈不变降质信号的迭代复原138

5．6 约束解卷积算法的实现和应用143

参考文献154

第六章 近代信号复原和重建的一些方法155

6．1 广义维纳滤波155

6．2 贝克斯-吉尔伯特理论157

6．3 Lp范数判据下的信号复原164

6．4 最大熵复原方法ME172

6．5 凸集合投影信号重建方法POCS180

6．6 信号复原和重建中的广义投影理论192

6．7 EM算法及其在图像复原中的应用198

参考文献213

第七章 从不完全观测数据对信号进行复原或重建216

7．1 超分辨率和带限信号的外推216

7．2 由部分傅里叶变换信息对信号进行重建221

7．3 由不完全投影数据重建图像229

参考文献252

第八章 信号复原和重建中的拟合问题254

8．1 用正规方程进行信号拟合255

8．2 用正交多项式进行信号拟合257

8．3 莱文森算法260

8．4 B-样条函数拟合262

8．5 径向基函数拟合268

参考文献274