| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 压缩图像复原算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 图像复原存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 图像压缩与复原理论 | 第15-27页 |
| 2.1 图像退化模型 | 第15-19页 |
| 2.1.1 图像退化的连续模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 图像退化的离散模型 | 第17-19页 |
| 2.2 图像压缩编码原理 | 第19-22页 |
| 2.2.1 编码方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 编码过程 | 第21-22页 |
| 2.2.3 DCT压缩过程 | 第22页 |
| 2.3 图像复原的不适定性 | 第22-23页 |
| 2.4 正则化方法思想 | 第23-26页 |
| 2.4.1 正则化项与正则化参数 | 第23-25页 |
| 2.4.2 正则化方法的求解算法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于稀疏正则化的压缩图像复原方法 | 第27-46页 |
| 3.1 图像压缩对图像质量的影响分析 | 第27-29页 |
| 3.2 压缩图像复原处理流程 | 第29-30页 |
| 3.3 稀疏表示思想 | 第30-35页 |
| 3.3.1 稀疏表示 | 第30-32页 |
| 3.3.2 过完备字典 | 第32-33页 |
| 3.3.3 自适应字典学习 | 第33-34页 |
| 3.3.4 稀疏自适应表示 | 第34-35页 |
| 3.4 分块稀疏自适应匹配追踪算法 | 第35-39页 |
| 3.4.1 压缩传感的思想 | 第35-37页 |
| 3.4.2 图像分块压缩感知重构方法 | 第37-38页 |
| 3.4.3 分块稀疏自适应匹配追踪算法 | 第38-39页 |
| 3.4.4 实验结果及分析 | 第39页 |
| 3.5 基于稀疏正则化DCT域的压缩图像复原 | 第39-41页 |
| 3.5.1 DCT域内分块稀疏自适应字典构建 | 第40页 |
| 3.5.2 基于DCT域约束的稀疏正则化图像复原 | 第40-41页 |
| 3.6 基于双重域联合约束的稀疏正则化压缩图像复原算法 | 第41-45页 |
| 3.6.1 基于像素域的分块稀疏自适应匹配字典构建 | 第41-42页 |
| 3.6.2 双重域联合约束的稀疏正则化的图像复原 | 第42-43页 |
| 3.6.3 复原算法 | 第43-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 压缩图像复原实验及分析 | 第46-57页 |
| 4.1 实验方案 | 第46-47页 |
| 4.2 图像质量评价标准 | 第47-50页 |
| 4.2.1 图像质量主观评价 | 第47-48页 |
| 4.2.2 图像质量客观评价 | 第48-50页 |
| 4.3 图像复原参数对处理性能的影响 | 第50-51页 |
| 4.4 复原处理性能分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 客观与主观相质评价 | 第51-55页 |
| 4.4.2 计算时间对比分析 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |