| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 压缩感知基础知识 | 第12-13页 |
| 1.3 重建算法的研究意义及现状 | 第13-14页 |
| 1.4 分块压缩感知的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.5 本文研究工作和结构安排 | 第15-16页 |
| 2 压缩感知贪婪算法的研究 | 第16-31页 |
| 2.1 OMP算法 | 第16-20页 |
| 2.2 ROMP算法 | 第20-23页 |
| 2.3 COSAMP算法 | 第23-27页 |
| 2.4 SAMP算法 | 第27-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 傅里叶共轭对称性改进的正则化正交匹配追踪算法 | 第31-38页 |
| 3.1 傅里叶共轭对称性质的介绍 | 第31-32页 |
| 3.2 ROMP算法思想 | 第32页 |
| 3.3 基于傅里叶共轭对称的正则化正交匹配追踪算法(FROMP) | 第32-34页 |
| 3.4 实验仿真结果 | 第34-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 4 基于边缘和方向估计的自适应多尺度分块压缩感知 | 第38-48页 |
| 4.1 分块压缩感知理论 | 第38页 |
| 4.2 多尺度小波变换的分块压缩感知算法(MS-BCS-SPL)算法 | 第38-39页 |
| 4.3 自适应MS-BCS-SPL(ADA-MS-BCS-SPL) | 第39-41页 |
| 4.3.1 基于边缘信息的全局自适应采样 | 第39-40页 |
| 4.3.2 基于梯度信息的图像块的方向估计 | 第40-41页 |
| 4.3.3 基于边缘信息和方向估计的自适应多尺度分块压缩感知 | 第41页 |
| 4.4 算法时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| 4.5 实验结果 | 第42-47页 |
| 4.6 结论 | 第47-48页 |
| 5 总结 | 第48-50页 |
| 5.1 工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 展望及改进 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 作者简历 | 第54-56页 |
| 学位论文数据集 | 第56页 |
