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 |