摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
专用术语注释表 | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.2.1 基于字典学习的压缩感知研究现状 | 第12页 |
1.2.2 基于核字典学习的核压缩感知研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 盲压缩感知研究现状 | 第13-14页 |
1.3 论文研究内容 | 第14页 |
1.4 论文架构及内容安排 | 第14-16页 |
第二章 稀疏表示与压缩感知关键技术分析 | 第16-29页 |
2.1 稀疏表示理论 | 第16-24页 |
2.1.1 稀疏表示的理论基础及数学模型 | 第16-18页 |
2.1.2 稀疏编码方法 | 第18-21页 |
2.1.3 字典学习方法 | 第21-24页 |
2.2 压缩感知理论 | 第24-27页 |
2.2.1 压缩感知理论基础 | 第25页 |
2.2.2 压缩感知关键技术 | 第25-27页 |
2.3 本章小结 | 第27-29页 |
第三章 基于自适应K-BRP字典学习的压缩感知算法 | 第29-43页 |
3.1 基于双边随机投影的矩阵低秩逼近 | 第29-32页 |
3.1.1 矩阵低秩逼近原理 | 第29-30页 |
3.1.2 双边随机投影矩阵低秩逼近 | 第30-31页 |
3.1.3 基于BRP的矩阵低秩逼近的误差边界分析 | 第31-32页 |
3.2 自适应K-BRP字典学习算法描述(AK-BRP) | 第32-35页 |
3.3 基于AK-BRP字典学习的压缩感知算法描述(AK-BRP-CS) | 第35-36页 |
3.3.1 AK-BRP-CS算法原理 | 第35-36页 |
3.3.2 AK-BRP-CS算法实现流程 | 第36页 |
3.4 实验结果与分析 | 第36-42页 |
3.4.1 字典学习效果对比分析 | 第37页 |
3.4.2 视频帧重构性能对比分析 | 第37-40页 |
3.4.3 稀疏编码阶段的影响分析 | 第40-41页 |
3.4.4 字典更新阶段的影响分析 | 第41-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第四章 基于自适应核K-SVD字典学习的核压缩感知算法 | 第43-62页 |
4.1 核方法简介 | 第43-45页 |
4.2 核压缩感知理论 | 第45-47页 |
4.3 核字典学习方法Kernel K-SVD | 第47-51页 |
4.4 自适应核K-SVD字典学习算法描述(AKKSVD) | 第51-53页 |
4.5 基于AKKSVD字典学习的核压缩感知算法描述(AKKSVD-KCS) | 第53-56页 |
4.5.1 AKKSVD-KCS算法原理 | 第54-56页 |
4.5.2 AKKSVD-KCS算法实现流程 | 第56页 |
4.6 实验结果与分析 | 第56-61页 |
4.6.1 字典学习效果对比分析 | 第57页 |
4.6.2 视频帧重构性能对比分析 | 第57-60页 |
4.6.3 稀疏编码阶段的影响分析 | 第60-61页 |
4.7 本章小结 | 第61-62页 |
第五章 基于自适应双稀疏字典学习的盲压缩感知算法 | 第62-80页 |
5.1 双稀疏字典学习算法 | 第62-66页 |
5.2 盲压缩感知理论 | 第66-70页 |
5.2.1 盲压缩感知理论基础 | 第66-67页 |
5.2.2 盲压缩感知唯一性条件 | 第67页 |
5.2.3 盲压缩感知重构算法 | 第67-70页 |
5.3 分裂Bregman迭代算法 | 第70-71页 |
5.4 基于自适应双稀疏字典学习的盲压缩感知算法描述(ADS-BCS) | 第71-76页 |
5.4.1 ADS-BCS算法设计原理 | 第71-75页 |
5.4.2 ADS-BCS算法实现流程 | 第75-76页 |
5.5 实验结果与分析 | 第76-79页 |
5.5.1 字典学习效果对比分析 | 第76-77页 |
5.5.2 视频帧重构性能对比分析 | 第77-79页 |
5.6 本章小结 | 第79-80页 |
第六章 总结与展望 | 第80-82页 |
6.1 总结 | 第80页 |
6.2 展望 | 第80-82页 |
参考文献 | 第82-87页 |
附录1 程序清单 | 第87-88页 |
附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第88-89页 |
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第89-90页 |
致谢 | 第90页 |