| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| 1.1 课题研究目的与意义 | 第13页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容、创新点及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 主要研究内容、创新点 | 第14-15页 |
| 1.3.2 论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 压缩感知及视频压缩感知的理论概述 | 第16-30页 |
| 2.1 压缩感知基本理论 | 第16-26页 |
| 2.1.1 压缩感知的产生及发展 | 第17页 |
| 2.1.2 规范化向量空间(Normed vector spaces) | 第17-18页 |
| 2.1.3 基和基框架 | 第18-19页 |
| 2.1.4 压缩感知有关的低维模型 | 第19-21页 |
| 2.1.5 压缩感知基础 | 第21-23页 |
| 2.1.6 压缩感知框架 | 第23-26页 |
| 2.2 视频压缩感知的基本理论 | 第26-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 常见压缩感知算法原理及实现 | 第30-38页 |
| 3.1 常见压缩感知算法 | 第30-35页 |
| 3.1.1 基追踪算法(Basis Pursuit) | 第30-31页 |
| 3.1.2 贪婪算法(Greedy Methods) | 第31-35页 |
| 3.2 Model-based Cosamp算法 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 结合ARMA模型的压缩感知框架模型 | 第38-52页 |
| 4.1 ARMA视频模型 | 第38-42页 |
| 4.2 CS-ARMA视频模型 | 第42-43页 |
| 4.3 状态序列估计 | 第43-45页 |
| 4.3.1 CS-ARMA模型构造条件 | 第43-44页 |
| 4.3.2 状态序列的求解 | 第44页 |
| 4.3.3 滤波器组C的估计 | 第44-45页 |
| 4.4 实验 | 第45-52页 |
| 4.4.1 动态部分测量次数值的选择 | 第45页 |
| 4.4.2 不同静态测量次数对重建效果的影响 | 第45-46页 |
| 4.4.3 实际场景实验 | 第46-52页 |
| 第五章 总结及展望 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-61页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第61页 |
