基于能量的稀疏重建及多尺度压缩感知的研究
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第16-29页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 压缩感知的发展史及原理 | 第17-19页 |
| 1.3 压缩感知的研究现状 | 第19-26页 |
| 1.3.1 压缩感知的稀疏表示 | 第19-22页 |
| 1.3.2 压缩感知的稀疏重建算法 | 第22-23页 |
| 1.3.3 压缩感知的观测矩阵 | 第23-24页 |
| 1.3.4 压缩感知的应用 | 第24-26页 |
| 1.4 论文结构 | 第26-29页 |
| 第2章 压缩感知的理论基础 | 第29-54页 |
| 2.1 引言 | 第29页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第29-43页 |
| 2.2.1 傅立叶变换 | 第30页 |
| 2.2.2 小波变换 | 第30-37页 |
| 2.2.3 多尺度几何分析 | 第37-40页 |
| 2.2.4 冗余字典的稀疏分解 | 第40-43页 |
| 2.3 零空间特性，约束等距性质和相干性分析 | 第43-47页 |
| 2.3.1 零空间特性 | 第44页 |
| 2.3.2 约束等距性质 | 第44-45页 |
| 2.3.3 矩阵相干度 | 第45-47页 |
| 2.4 稀疏约束下的信号重建算法 | 第47-53页 |
| 2.4.1 凸优化模型 | 第47-49页 |
| 2.4.2 非凸优化模型 | 第49页 |
| 2.4.3 贪婪算法 | 第49-53页 |
| 2.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于可变步长的分阶段自适应匹配追踪算法 | 第54-71页 |
| 3.1 具有回溯思想的贪婪算法 39 | 第54-61页 |
| 3.1.1 回溯思想 | 第54-55页 |
| 3.1.2 子空间追踪算法 | 第55-57页 |
| 3.1.3 压缩采样匹配追踪算法 | 第57-58页 |
| 3.1.4 稀疏自适应匹配追踪算法 | 第58-61页 |
| 3.2 可变步长的分阶段自适应匹配追踪算法 | 第61-63页 |
| 3.2.1 VSStAMP算法原理 | 第62页 |
| 3.2.2 VSStAMP算法步骤 | 第62-63页 |
| 3.3 实验仿真及分析 | 第63-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第4章 基于能量的自适应匹配追踪算法 | 第71-91页 |
| 4.1 二进制稀疏信号 | 第71-72页 |
| 4.2 固定步长的能量自适应匹配追踪算法 | 第72-75页 |
| 4.2.1 EAMP-FSS算法原理 | 第73页 |
| 4.2.2 EAMP-FSS算法步骤 | 第73-75页 |
| 4.3 实验仿真及分析 | 第75-80页 |
| 4.3.1 成功重建频率 | 第75-78页 |
| 4.3.2 重建时间 | 第78-79页 |
| 4.3.3 迭代次数 | 第79-80页 |
| 4.4 可变步长的能量自适应匹配追踪算法 | 第80-85页 |
| 4.4.1 EAMP-ASS算法步骤 | 第80-82页 |
| 4.4.2 EAMP-ASS算法原理 | 第82-85页 |
| 4.5 实验仿真及分析 | 第85-90页 |
| 4.5.1 成功重建频率 | 第85-87页 |
| 4.5.2 重建时间 | 第87-88页 |
| 4.5.3 迭代次数 | 第88-90页 |
| 4.6 本章小结 | 第90-91页 |
| 第5章 基于小波变换的轮廓波域多尺度压缩感知 | 第91-118页 |
| 5.1 图像的小波变换及其压缩特性 | 第91-94页 |
| 5.2 图像的轮廓波变换 | 第94-104页 |
| 5.2.1 拉普拉斯塔式分解 | 第96-97页 |
| 5.2.2方向滤波器组 | 第97-101页 |
| 5.2.3 轮廓波与多尺度多方向分析 | 第101-102页 |
| 5.2.4 轮廓波的逼近能力 | 第102-104页 |
| 5.3 多尺度压缩感知 | 第104-106页 |
| 5.4 基于小波变换的轮廓波域多尺度压缩感知 | 第106-113页 |
| 5.4.1 CI^MCS方案 | 第106-109页 |
| 5.4.2 WT-CT-MCS方案 | 第109页 |
| 5.4.3 WT-CT-MCS原理 | 第109-110页 |
| 5.4.4 WT-CT-MCS步骤 | 第110-113页 |
| 5.5 实验仿真及分析 | 第113-116页 |
| 5.6 本章小结 | 第116-118页 |
| 第6章 基于非下呆样轮廓波的含噪图像压缩感知重建 | 第118-131页 |
| 6.1 非下采样轮廓波 | 第118-122页 |
| 6.1.1 非下采样轮廓波变换基本结构 | 第118-119页 |
| 6.1.2 非下釆样拉普拉斯塔式分解 | 第119-120页 |
| 6.1.3 非下釆样方向滤波器组 | 第120-122页 |
| 6.2 迭代SPL | 第122-124页 |
| 6.3 非局部均值滤波 | 第124-125页 |
| 6.4 基于NSCT的含噪图像CS重建 | 第125-127页 |
| 6.4.1 NSCT-SPL-NLM算法原理 | 第125页 |
| 6.4.2 NSCT-SPL-NLM算法步骤 | 第125-127页 |
| 6.5 实验仿真及分析 | 第127-130页 |
| 6.6 本章小结 | 第130-131页 |
| 总结和展望 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-150页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及科研成果 | 第150页 |
