| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 图像压缩编码 | 第12-14页 |
| 1.2.1 图像压缩编码发展历程 | 第12-13页 |
| 1.2.2 图像压缩编码的不足 | 第13-14页 |
| 1.3 图像压缩感知研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 小波及小波包理论 | 第17-20页 |
| 2.1.1 小波变换 | 第17-18页 |
| 2.1.2 小波包变换 | 第18-19页 |
| 2.1.3 图像小波包变换与小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2 信息熵与数学期望 | 第20-21页 |
| 2.2.1 信息熵 | 第21页 |
| 2.2.2 数学期望 | 第21页 |
| 2.3 压缩感知 | 第21-26页 |
| 2.3.1 信号的稀疏化处理 | 第23-24页 |
| 2.3.2 观测矩阵选取问题 | 第24-25页 |
| 2.3.3 信号重构算法 | 第25-26页 |
| 2.4 小结 | 第26-27页 |
| 第3章 自适应小波包图像压缩感知方法 | 第27-39页 |
| 3.1 基本框架 | 第27-29页 |
| 3.1.1 压缩端 | 第27-28页 |
| 3.1.2 解压缩端 | 第28-29页 |
| 3.2 自适应小波包图像压缩感知方法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 自适应小波包变换 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于数学期望的阈值选取 | 第30页 |
| 3.2.3 基于信息熵的信号分类 | 第30-32页 |
| 3.2.4 选取观测矩阵得到采样结果 | 第32页 |
| 3.2.5 信号重构 | 第32-33页 |
| 3.2.6 讨论 | 第33-34页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 对比重构质量 | 第35-36页 |
| 3.3.2 对比计算复杂度 | 第36-38页 |
| 3.3.3 对比所需存储空间 | 第38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 顺序小波包图像压缩感知方法 | 第39-56页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 顺序小波包图像压缩感知方法 | 第40-49页 |
| 4.2.1 数学期望与信号稀疏度 | 第41-43页 |
| 4.2.2 顺序压缩感知 | 第43-46页 |
| 4.2.3 顺序小波包图像压缩感知方法 | 第46-49页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 初始采样信号y_0长度设置合理性验证 | 第50-53页 |
| 4.3.2 变长设置y_1 , ,y_n 长度合理性验证 | 第53-55页 |
| 4.4 小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 附录 B 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64页 |