| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·信号和图像的稀疏表示 | 第8-9页 |
| ·论文的主要工作及内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 图像的稀疏表示 | 第11-29页 |
| ·图像稀疏表示概述 | 第11-12页 |
| ·基于几何正则性的图像稀疏表示 | 第12-21页 |
| ·Curvelets | 第13-15页 |
| ·Bandelets | 第15-21页 |
| ·基于压缩感知理论的图像稀疏表示 | 第21-25页 |
| ·MP/OMP算法 | 第22-24页 |
| ·BP算法 | 第24-25页 |
| ·基于稀疏表示的图像压缩 | 第25-27页 |
| ·图像压缩概述 | 第25-26页 |
| ·稀疏表示图像压缩方法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 基于Bandelets的ROI图像压缩 | 第29-37页 |
| ·ROI图像压缩概述 | 第29-30页 |
| ·基于Bandelets的ROI图像压缩 | 第30-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-37页 |
| 第四章 基于Bandelets和LP的图像压缩 | 第37-45页 |
| ·图像的分层压缩模型 | 第37页 |
| ·基于Bandelets和LP的图像压缩 | 第37-39页 |
| ·拉普拉斯(LP)塔分解 | 第37-38页 |
| ·本文压缩方法 | 第38-39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于嵌套迭代优化的图像压缩感知重构 | 第45-55页 |
| ·图像感知概述 | 第45-47页 |
| ·基于多尺度CS的图像重建 | 第47-49页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第47-48页 |
| ·信号重构 | 第48-49页 |
| ·Bandelets和Wavelets基下的嵌套迭代图像CS重构 | 第49-52页 |
| ·IHT算法 | 第49-50页 |
| ·本文算法 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-67页 |
| 硕士期间完成的学术成果 | 第67-68页 |