基于似零范数的压缩感知图像重构算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 压缩感知重构算法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的结构及研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第2章 压缩感知基本理论 | 第14-21页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第14-19页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第15-16页 |
| 2.2.2 测量矩阵的构造 | 第16-17页 |
| 2.2.3 信号的重构算法 | 第17-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第3章 基于似零范数的压缩感知信号重构 | 第21-27页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 l_0范数的近似 | 第21-23页 |
| 3.3 算法实现 | 第23-26页 |
| 3.3.1 SL0重构算法实现 | 第23-24页 |
| 3.3.2 NSL0重构算法实现 | 第24-25页 |
| 3.3.3 AL0重构算法实现 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 新的似零范数的压缩感知稀疏信号重构 | 第27-37页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 算法思想 | 第27-29页 |
| 4.3 算法实现 | 第29-30页 |
| 4.4 算法验证 | 第30-36页 |
| 4.4.1 算法的理论证明 | 第30-31页 |
| 4.4.2 算法的仿真实验验证 | 第31-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 基于似零范数的分块压缩感知图像重构 | 第37-50页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 图像稀疏化 | 第37-38页 |
| 5.3 分块压缩感知算法 | 第38-41页 |
| 5.3.1 分块压缩感知算法实现 | 第38-40页 |
| 5.3.2 算法分析 | 第40-41页 |
| 5.4 仿真实验 | 第41-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
