| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 引言 | 第7-9页 |
| 1.2 本文的研究工作 | 第9页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第9-11页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第11-27页 |
| 2.1 传统信号处理概述 | 第11-12页 |
| 2.2 压缩感知技术基本原理 | 第12-21页 |
| 2.2.1 压缩感知的基本理论框架 | 第12-14页 |
| 2.2.2 信号的稀疏表示 | 第14-16页 |
| 2.2.3 测量矩阵的设计 | 第16-19页 |
| 2.2.4 信号的恢复重构 | 第19-21页 |
| 2.3 常见算法的分析 | 第21-26页 |
| 2.3.1 梯度投影稀疏重构算法（GPSR 算法） | 第21-23页 |
| 2.3.2 BCS-SPL 算法 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 分布式压缩感知理论 | 第27-38页 |
| 3.1 分布式视频编码技术 | 第27-32页 |
| 3.1.1 传统的视频处理技术 | 第27-29页 |
| 3.1.2 分布式视频编解码（DVC） | 第29-32页 |
| 3.2 分布式压缩感知基本理论 | 第32-35页 |
| 3.2.1 第一类联合稀疏模型（JSM-1） | 第33-34页 |
| 3.2.2 第二类联合稀疏模型（JSM-2） | 第34-35页 |
| 3.2.3 第三类联合稀疏模型（JSM-3） | 第35页 |
| 3.3 分布式视频压缩感知简介 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于帧测量率分配的视频处理研究 | 第38-48页 |
| 4.1 基于压缩感知测量率分配的视频重构模型 | 第38-41页 |
| 4.2 帧测量率的自适应分配算法 | 第41-42页 |
| 4.3 实验仿真与分析 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于迭代初始帧优化的残差重构改善算法 | 第48-57页 |
| 5.1 MC-BCS-SPL 重构算法分析 | 第48-50页 |
| 5.2 改进的 MC-BCS-SPL 重构算法 | 第50-52页 |
| 5.3 实验仿真与分析 | 第52-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第63-64页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |