基于低秩特性的影像压缩感知重构方法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-20页 |
| 1.3 论文各章节安排 | 第20-23页 |
| 2 压缩感知理论及影像低秩特性 | 第23-37页 |
| 2.1 压缩感知理论 | 第23-31页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第25-27页 |
| 2.1.2 观测矩阵的设计 | 第27-29页 |
| 2.1.3 压缩感知重构算法 | 第29-31页 |
| 2.2 影像低秩特性及应用 | 第31-34页 |
| 2.3 图像质量评价方法 | 第34-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于非局部相似块低秩性的图像压缩重构方法 | 第37-49页 |
| 3.1 二维图像压缩重构模型和优化 | 第37-40页 |
| 3.1.1 u子问题求解 | 第39页 |
| 3.1.2 (d_h,d_v)子问题求解 | 第39页 |
| 3.1.3 (?)A_k子问题求解 | 第39-40页 |
| 3.2 图像相似块匹配 | 第40-41页 |
| 3.3 低秩矩阵的恢复方法 | 第41-42页 |
| 3.4 实验仿真结果与分析 | 第42-47页 |
| 3.4.1 无噪声二维图像的压缩重构 | 第42-46页 |
| 3.4.2 含噪声二维图像的压缩重构 | 第46-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 4 基于低秩矩阵的多帧视频压缩重构方法 | 第49-59页 |
| 4.1 多帧视频压缩重构方法介绍 | 第49-52页 |
| 4.2 基于低秩矩阵的多帧视频压缩重构模型和优化 | 第52-56页 |
| 4.2.1 初始视频的获取 | 第53-54页 |
| 4.2.2 帧间相关性 | 第54-55页 |
| 4.2.3 三维块匹配 | 第55-56页 |
| 4.3 实验仿真与结果分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 硕士期间研究成果 | 第69页 |
