| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 本文课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 压缩感知理论研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 分布式视频编码研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 分布式压缩视频感知编码研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及论文安排 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文安排 | 第13-15页 |
| 第二章 压缩感知及多视点分布式视频编码 | 第15-29页 |
| 2.1 压缩感知理论背景 | 第15-21页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.1.2 观测矩阵 | 第18-20页 |
| 2.1.3 信号重构算法 | 第20-21页 |
| 2.2 分布式视频编码 | 第21-25页 |
| 2.2.1 分布式视频编码理论背景 | 第21-24页 |
| 2.2.2 分布式视频编码框架 | 第24-25页 |
| 2.3 分布式压缩视频感知编码 | 第25-28页 |
| 2.3.1 分布式压缩感知理论 | 第25-27页 |
| 2.3.2 分布式压缩视频感知编码框架 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于 Contourlet 变换的图像稀疏表示 | 第29-42页 |
| 3.1 传统的稀疏变换 | 第29-33页 |
| 3.1.1 离散余弦变换 | 第29-31页 |
| 3.1.2 小波变换 | 第31-33页 |
| 3.2 多尺度几何分析：Contourlet 变换 | 第33-37页 |
| 3.2.1 拉普拉斯金字塔（LP）分解 | 第34-35页 |
| 3.2.2 方向滤波器组（DFB） | 第35-37页 |
| 3.3 基于 Contourlet 变换的压缩感知 | 第37-41页 |
| 3.3.1 仿真简介 | 第37-38页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于学习字典的压缩感知 | 第42-55页 |
| 4.1 传统的冗余字典 | 第42-44页 |
| 4.1.1 基于正交基的冗余字典 | 第42-43页 |
| 4.1.2 基于图像本身的冗余字典 | 第43-44页 |
| 4.2 基于学习的字典 | 第44-50页 |
| 4.2.1 MOD 学习方法 | 第46页 |
| 4.2.2 K-SVD 学习方法 | 第46-50页 |
| 4.3 改进的字典学习方法 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于动态采样率的多视点压缩感知视频编码 | 第55-68页 |
| 5.1 一种多视点分布式压缩视频感知编码方案 | 第55-60页 |
| 5.1.1 独立编码端 | 第56-57页 |
| 5.1.2 联合解码端 | 第57-60页 |
| 5.2 动态观测率分配 | 第60-62页 |
| 5.2.1 静态观测率分配 | 第60-61页 |
| 5.2.2 动态观测率分配 | 第61-62页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第62-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第68页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第74-75页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
