| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·压缩感知的理论框架 | 第10页 |
| ·压缩感知的应用 | 第10-11页 |
| ·论文的研究意义和主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的结构 | 第12-14页 |
| 第二章 脊波框架下稀疏冗余字典的设计 | 第14-35页 |
| ·图像稀疏表示基本理论及方法 | 第14-19页 |
| ·基于变换下的稀疏表示 | 第14-16页 |
| ·基于冗余字典下的稀疏表示 | 第16-19页 |
| ·基于脊波框架下过完备冗余字典的构造 | 第19-26页 |
| ·脊波理论 | 第20页 |
| ·脊波冗余字典框架模型 | 第20-21页 |
| ·参数变量的取值范围分析 | 第21-24页 |
| ·构造离散的脊波过完备冗余字典 | 第24-26页 |
| ·基于分块策略的图像稀疏表示 | 第26-28页 |
| ·基于分块策略的图像稀疏表示算法 | 第26-27页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第27-28页 |
| ·仿真实验及实验分析 | 第28-32页 |
| ·不同离散计划化下生成的冗余字典的稀疏性能实验及分析 | 第28-29页 |
| ·本文字典和Gabor冗余字典稀疏性能比较实验及分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 冗余字典在压缩感知重构中的应用及重构算法设计 | 第35-51页 |
| ·信号重构理论背景 | 第35-37页 |
| ·冗余字典用于压缩感知重构面临的难题 | 第37-38页 |
| ·遗传算法理论 | 第38-43页 |
| ·遗传算法简介 | 第38-39页 |
| ·遗传算法编码方法 | 第39-41页 |
| ·基本遗传算法的实现 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的特点 | 第42-43页 |
| ·遗传算法的应用 | 第43页 |
| ·基于冗余字典的遗传分块重构算法设计 | 第43-49页 |
| ·遗传重构算法设计模型 | 第43-44页 |
| ·遗传重构算法中主要操作算子设计 | 第44-46页 |
| ·遗传重构算法 | 第46页 |
| ·仿真实验及分析 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 总结和展望 | 第51-53页 |
| ·论文工作总结 | 第51-52页 |
| ·进一步工作展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
