| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状及其进展 | 第9-13页 |
| 1.2.1 压缩感知研究和发展概况 | 第9-11页 |
| 1.2.2 分块压缩感知概述 | 第11页 |
| 1.2.3 重构算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第16-24页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 压缩感知理论框架 | 第17-20页 |
| 2.2.1 稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.2.2 投影测量 | 第18-19页 |
| 2.2.3 重构算法 | 第19-20页 |
| 2.3 分块压缩感知理论 | 第20-22页 |
| 2.3.1 分块压缩感知 | 第20-22页 |
| 2.3.2 分块压缩感知优缺点 | 第22页 |
| 2.4 重构质量评价方法 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 图像分块自适应压缩感知 | 第24-35页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于小波系数的图像分块自适应压缩感知 | 第24-31页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于小波系数的自适应采样 | 第26-28页 |
| 3.2.3 算法整体描述 | 第28-29页 |
| 3.2.4 实验仿真与分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于方差的图像分块自适应压缩感知 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基于方差的自适应采样 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法整体描述 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验仿真与分析 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于自适应分块压缩感知视频图像重构算法 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于统计信息的自适应分块压缩感知 | 第35-38页 |
| 4.2.1 基于小波系数和方差的自适应采样 | 第35-36页 |
| 4.2.2 测量矩阵的设计 | 第36-37页 |
| 4.2.3 全局重构 | 第37-38页 |
| 4.3 基于改进的迭代收缩阈值法的自适应分块压缩感知重构 | 第38-45页 |
| 4.3.1 迭代收缩阈值算法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 改进的迭代收缩阈值算法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 实验仿真与分析 | 第40-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于时空特征的自适应分块压缩感知视频重构算法 | 第47-54页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 联合时空特征的视频重构算法 | 第47-50页 |
| 5.2.1 联合时空特征的重构模型 | 第48-49页 |
| 5.2.2 模型求解 | 第49-50页 |
| 5.3 实验仿真与分析 | 第50-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |