压缩感知重构算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外发展现状 | 第10-14页 |
| ·图像去噪研究现状 | 第10-11页 |
| ·压缩感知研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 2 压缩感知理论 | 第16-27页 |
| ·传统采样方式 | 第16-17页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第17-24页 |
| ·压缩感知理论基本原理 | 第17-19页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第19-21页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第21-23页 |
| ·压缩感知重构算法 | 第23-24页 |
| ·压缩感知的应用 | 第24-26页 |
| ·压缩感知成像 | 第25页 |
| ·无线传感器技术应用 | 第25-26页 |
| ·压缩感知雷达成像 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于压缩感知的贪婪类重构算法 | 第27-45页 |
| ·正交匹配追踪（OMP）算法 | 第28-29页 |
| ·正则化正交匹配追踪（ROMP）算法 | 第29-31页 |
| ·压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法 | 第31-33页 |
| ·稀疏自适应匹配追踪（SAMP）算法 | 第33-35页 |
| ·一种改进的稀疏自适应匹配追踪算法 | 第35-39页 |
| ·分块压缩感知重构方法 | 第35-36页 |
| ·阶段转换和步长变换的自适应 | 第36-37页 |
| ·改进的SAMP算法流程 | 第37-39页 |
| ·仿真实验与分析 | 第39-44页 |
| ·一维信号的重建仿真 | 第39-41页 |
| ·二维图像的重建仿真 | 第41-44页 |
| ·实验结果分析 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 压缩感知在图像去噪中的应用 | 第45-53页 |
| ·图像去噪 | 第45页 |
| ·常见的图像去噪算法 | 第45-47页 |
| ·空间域图像去噪 | 第45-46页 |
| ·变换域图像去噪 | 第46页 |
| ·偏微分方程法 | 第46页 |
| ·全变分法 | 第46-47页 |
| ·基于压缩感知的图像去噪 | 第47-52页 |
| ·基于压缩感知的图像去噪模型 | 第47页 |
| ·全变分去噪的基本原理 | 第47-48页 |
| ·改进的全变分图像去噪算法 | 第48-49页 |
| ·算法的实现步骤 | 第49-50页 |
| ·仿真实验与分析 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-56页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
