| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·从稀疏重构到压缩感知 | 第12-14页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第14-15页 |
| ·稀疏重构算法和重构条件的研究 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作与论文的组织安排 | 第17-19页 |
| 第二章 压缩感知基本理论 | 第19-26页 |
| ·压缩感知理论框架及信号的稀疏表示 | 第19-21页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第19-20页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第20-21页 |
| ·稀疏约束下的信号重构 | 第21-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 稀疏约束下的信号重构 | 第26-42页 |
| ·压缩感知模型与信号重构算法 | 第26-30页 |
| ·压缩感知模型 | 第26页 |
| ·共轭梯度算法 | 第26-29页 |
| ·传统的StWCGP 算法 | 第29-30页 |
| ·改进的StWCGP 算法 | 第30-34页 |
| ·针对StWCGP 算法的改进 | 第30-31页 |
| ·算法步骤 | 第31-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-39页 |
| ·改进的StWCGP 与StWCGP 对稀疏信号重构的比较 | 第34页 |
| ·具体算例 | 第34-39页 |
| ·一种基于非光滑优化的重构算法 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 小波变换在遥感图像中的应用 | 第42-50页 |
| ·基于小波变换的边缘检测原理 | 第42-43页 |
| ·基于小波变换的图像数据压缩原理 | 第43-45页 |
| ·遥感图像压缩处理的质量评价及仿真实验 | 第45-49页 |
| ·遥感图像压缩处理的质量评价 | 第45-47页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 结束语 | 第50-52页 |
| ·本文主要工作 | 第50页 |
| ·未来研究展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第57页 |