| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·压缩感知的背景及意义 | 第8-10页 |
| ·压缩感知理论研究现状 | 第10-13页 |
| ·主要研究工作 | 第13-14页 |
| ·论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 压缩感知重构算法 | 第16-20页 |
| ·匹配追踪算法 | 第16-17页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第17-18页 |
| ·迭代硬阈值算法 | 第18页 |
| ·基追踪算法 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于先验模型的压缩感知免疫优化重构 | 第20-28页 |
| ·先验模型的建立 | 第20-21页 |
| ·免疫遗传算法 | 第21-23页 |
| ·基于先验模型的压缩感知免疫优化重构 | 第23-26页 |
| ·编码 | 第24-25页 |
| ·求解稀疏系数位置的免疫遗传算法 | 第25-26页 |
| ·求解稀疏系数值的克隆选择算法 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 基于交替学习和免疫优化的压缩感知图像重构框架 | 第28-64页 |
| ·基于交替学习和免疫优化的压缩感知图像重构框架 | 第28-30页 |
| ·主要算子的设计 | 第30-37页 |
| ·算法描述 | 第37-38页 |
| ·仿真实验 | 第38-62页 |
| ·自然图像 | 第39-48页 |
| ·医学图像 | 第48-54页 |
| ·SAR图像 | 第54-60页 |
| ·同类算法比较 | 第60-61页 |
| ·参数分析 | 第61-62页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| ·总结 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-76页 |
| 科研成果 | 第76页 |