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基于多形态稀疏表示的图像压缩感知重构算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
注释表第9-10页
缩略词第10-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·引言第11-12页
   ·研究背景及意义第12-13页
   ·国内外研究现状第13-18页
     ·稀疏表示研究现状第13-15页
     ·随机投影矩阵的研究现状第15页
     ·重构算法的研究现状第15-16页
     ·压缩感知的应用第16-18页
   ·研究课题的提出及本文工作的安排第18-19页
第二章 压缩感知理论第19-26页
   ·引言第19-20页
   ·压缩感知基本理论框架第20-21页
   ·稀疏表示第21-22页
   ·测量矩阵第22-23页
   ·重构算法第23-26页
第三章 图像的多形态稀疏表示第26-34页
   ·小波变换第26-27页
   ·Curvelet 变换第27-31页
     ·第一代 Curvelet 变换第27-29页
       ·Ridgelet 变换第27-28页
       ·第一代 Curvelet 变换的实现第28-29页
     ·第二代 Curvelet 变换第29-31页
     ·Curvelet 系数第31页
   ·波原子稀疏表示第31-32页
   ·本章小结第32-34页
第四章 基于 Curvelet 稀疏表示的图像压缩感知重构第34-41页
   ·迭代硬阈值重构算法第34-36页
   ·基于 Curvelet 变换的压缩传感重构第36-37页
   ·实验结果与分析第37-40页
   ·本节小结第40-41页
第五章 基于波原子稀疏表示和 TV 准则的图像压缩感知重构第41-49页
   ·TV 准则第41-42页
   ·基于波原子稀疏表示和 TV 准则的重构算法第42-44页
   ·实验结果与分析第44-48页
   ·本节小结第48-49页
第六章 总结与展望第49-51页
参考文献第51-57页
致谢第57-58页
攻读硕士期间发表的论文第58页

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