图像与视频压缩感知研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-31页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.2 压缩感知原理 | 第15-19页 |
| 1.3 图像与视频压缩感知的应用与挑战 | 第19-27页 |
| 1.3.1 图像与视频压缩感知的应用 | 第19-22页 |
| 1.3.2 图像压缩感知实现方案与挑战 | 第22-25页 |
| 1.3.3 视频压缩感知实现方案与挑战 | 第25-27页 |
| 1.4 主要研究内容与创新成果 | 第27-31页 |
| 1.4.1 主要内容和章节安排 | 第28-29页 |
| 1.4.2 研究创新成果 | 第29-31页 |
| 第二章 图像与视频压缩感知概论 | 第31-53页 |
| 2.1 图像压缩感知 | 第31-40页 |
| 2.1.1 分块测量-分块重建 | 第32-33页 |
| 2.1.2 整幅测量-整幅重建 | 第33-36页 |
| 2.1.3 重建算法 | 第36-40页 |
| 2.2 分布式视频压缩感知 | 第40-47页 |
| 2.2.1 WZ视频编码系统 | 第41-42页 |
| 2.2.2 典型分布式视频压缩感知系统 | 第42-47页 |
| 2.3 边信息预测 | 第47-51页 |
| 2.3.1 边信息外推 | 第47-50页 |
| 2.3.2 边信息内插 | 第50-51页 |
| 2.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第三章 图像压缩感知系统设计 | 第53-79页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 分块测量-整幅重建 | 第54-60页 |
| 3.2.1 分块重建的缺陷分析 | 第54-55页 |
| 3.2.2 整幅重建 | 第55-58页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第58-60页 |
| 3.3 分块自适应测量-整幅重建 | 第60-66页 |
| 3.3.1 编码系统 | 第61-62页 |
| 3.3.2 解码系统 | 第62-63页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第63-66页 |
| 3.4 测量域分块自适应测量 | 第66-77页 |
| 3.4.1 测量域图像块方差计算 | 第67-71页 |
| 3.4.2 基于块方差的自适应测量率设定 | 第71-73页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第73-77页 |
| 3.5 本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 图像压缩感知重建算法 | 第79-102页 |
| 4.1 引言 | 第79-81页 |
| 4.2 基于最佳线性估计的图像压缩感知重建 | 第81-88页 |
| 4.2.1 图像块分类与自适应测量 | 第81-83页 |
| 4.2.2 最佳线性估计 | 第83-84页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第84-88页 |
| 4.3 基于PCA的平滑投影图像压缩感知重建 | 第88-99页 |
| 4.3.1 平滑投影Landweber迭代 | 第88-90页 |
| 4.3.2 主成份分析（PCA） | 第90-92页 |
| 4.3.3 PCA硬阈值收缩 | 第92-96页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第96-99页 |
| 4.4 本章小结 | 第99-102页 |
| 第五章 分布式视频压缩感知重建算法 | 第102-128页 |
| 5.1 引言 | 第102-103页 |
| 5.2 基于WZ的分布式视频压缩感知重建 | 第103-109页 |
| 5.2.1 测量DCT中低频系数的分块压缩感知 | 第104页 |
| 5.2.2 基于边信息预测的压缩感知重建 | 第104-108页 |
| 5.2.3 实验结果与分析 | 第108-109页 |
| 5.3 基于平滑投影的分布式视频压缩感知重建 | 第109-117页 |
| 5.3.1 错误检测 | 第111-112页 |
| 5.3.2 自适应残差重建 | 第112-113页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第113-117页 |
| 5.4 联合时空特征的分布式视频压缩感知重建 | 第117-126页 |
| 5.4.1 时空自回归-全变差模型联合重建 | 第118-120页 |
| 5.4.2 多假设-全变差模型联合重建 | 第120-122页 |
| 5.4.3 帧间预测模式 | 第122-123页 |
| 5.4.4 实验结果与分析 | 第123-126页 |
| 5.5 本章小结 | 第126-128页 |
| 第六章 分布式视频压缩感知的边信息预测 | 第128-171页 |
| 6.1 引言 | 第128-129页 |
| 6.2 基于运动对齐自回归模型的边信息外推 | 第129-134页 |
| 6.2.1 运动对齐自回归模型 | 第129-130页 |
| 6.2.2 模型参数计算和重叠块内插 | 第130-133页 |
| 6.2.3 实验结果与分析 | 第133-134页 |
| 6.3 基于联合运动补偿的边信息内插 | 第134-142页 |
| 6.3.1 边信息内插的数学模型 | 第135-136页 |
| 6.3.2 运动估计与候选运动向量集构造 | 第136-137页 |
| 6.3.3 联合运动补偿 | 第137-139页 |
| 6.3.4 实验结果与分析 | 第139-142页 |
| 6.4 基于混合运动估计的边信息内插 | 第142-159页 |
| 6.4.1 基于多通道混合模式的块匹配准则 | 第143-145页 |
| 6.4.2 基于三维递归搜索的前后向运动估计 | 第145-147页 |
| 6.4.3 时空运动向量提纯 | 第147-148页 |
| 6.4.4 高容错运动向量平滑 | 第148-149页 |
| 6.4.5 双加权重叠块运动补偿 | 第149-152页 |
| 6.4.6 实验结果与分析 | 第152-159页 |
| 6.5 基于多分辨率运动估计的边信息内插 | 第159-169页 |
| 6.5.1 小波金字塔构造 | 第160-161页 |
| 6.5.2 多分辨率双向运动估计 | 第161-162页 |
| 6.5.3 计算复杂度分析 | 第162-163页 |
| 6.5.4 实验结果与分析 | 第163-169页 |
| 6.6 本章小结 | 第169-171页 |
| 第七章 总结与展望 | 第171-175页 |
| 参考文献 | 第175-183页 |
| 专用术语注释表 | 第183-186页 |
| 附录1 攻读博士学位期间撰写的论文 | 第186-189页 |
| 附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第189-190页 |
| 致谢 | 第190页 |
