| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文内容和结构安排 | 第11-14页 |
| 第二章 相关技术分析 | 第14-26页 |
| 2.1 压缩感知基本理论 | 第14-17页 |
| 2.1.1 压缩感知理论模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 压缩感知理论框架 | 第15-17页 |
| 2.2 压缩感知图像信号处理 | 第17-24页 |
| 2.2.1 压缩感知图像处理模型 | 第17-19页 |
| 2.2.2 压缩感知图像测量矩阵 | 第19-21页 |
| 2.2.3 压缩感知图像重构算法 | 第21-24页 |
| 2.3 压缩感知图像应用分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 一种自适应步长梯度投影测量矩阵优化方法 | 第26-42页 |
| 3.1 相关研究与问题描述 | 第26-30页 |
| 3.2 自适应步长梯度投影测量矩阵设计 | 第30-34页 |
| 3.2.1 梯度投影测量矩阵优化 | 第30-32页 |
| 3.2.2 自适应迭代步长参数设计 | 第32-34页 |
| 3.3 仿真性能分析 | 第34-41页 |
| 3.3.1 测量矩阵优化性能分析 | 第34-40页 |
| 3.3.2 测量矩阵时间复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 一种改进噪声方差估计BCS-SPL图像重构算法 | 第42-56页 |
| 4.1 相关研究与问题描述 | 第42-44页 |
| 4.2 改进的BCS-SPL图像重构算法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 BCS-SPL图像重构算法 | 第44-46页 |
| 4.2.2 改进的噪声方差估计 | 第46-48页 |
| 4.2.3 改进的图像重构算法 | 第48-49页 |
| 4.3 仿真性能分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 不同采样率对性能影响 | 第49-50页 |
| 4.3.2 稀疏变换类型对性能影响 | 第50-54页 |
| 4.3.3 重构算法时间复杂性分析 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 一种改进小波变量阀值收缩模型的图像重构算法 | 第56-69页 |
| 5.1 相关研究和问题描述 | 第56-58页 |
| 5.2 三变量阀值收缩模型图像重构算法 | 第58-63页 |
| 5.2.1 双变量阀值收缩模型 | 第58-60页 |
| 5.2.2 三变量阀值收缩模型 | 第60-62页 |
| 5.2.3 改进的图像重构算法 | 第62-63页 |
| 5.3 仿真性能分析 | 第63-68页 |
| 5.3.1 不同采样率对性能影响 | 第64-67页 |
| 5.3.2 重构算法时间复杂度分析 | 第67-68页 |
| 5.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第75-76页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第76-77页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |