| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第15-31页 |
| 1.1 课题背景及研究目的 | 第15-18页 |
| 1.2 压缩感知理论 | 第18-23页 |
| 1.2.1 稀疏表示 | 第18-20页 |
| 1.2.2 压缩测量 | 第20-21页 |
| 1.2.3 重建算法 | 第21-23页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第23-28页 |
| 1.3.1 基于l_0范数约束的稀疏优化算法研究现状 | 第23-25页 |
| 1.3.2 基于CS的图像稀疏重建研究现状 | 第25-27页 |
| 1.3.3 主要面临的挑战 | 第27-28页 |
| 1.4 本文的主要研究内容及章节安排 | 第28-31页 |
| 第2章 基于智能贪婪追踪模型的稀疏优化算法 | 第31-47页 |
| 2.1 引言 | 第31-32页 |
| 2.2 基于l_0范数约束的压缩感知重建问题 | 第32-34页 |
| 2.2.1 基于l_0范数约束的稀疏优化问题描述 | 第32页 |
| 2.2.2 正交匹配追踪算法 | 第32-34页 |
| 2.3 基于智能贪婪追踪模型的稀疏优化算法 | 第34-40页 |
| 2.3.1 基于l_0范数约束的稀疏优化目标函数 | 第34-36页 |
| 2.3.2 双循环优化算法 | 第36-39页 |
| 2.3.3 计算复杂度分析 | 第39-40页 |
| 2.4 仿真结果及分析 | 第40-46页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第40页 |
| 2.4.2 信号稀疏重建实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 基于边缘结构先验的图像稀疏重建 | 第47-68页 |
| 3.1 引言 | 第47-48页 |
| 3.2 基于多变量采样机制的图像稀疏重建问题 | 第48-50页 |
| 3.2.1 多变量采样机制 | 第48-49页 |
| 3.2.2 基于多变量采样机制的图像稀疏重建问题描述 | 第49-50页 |
| 3.3 边缘结构先验知识 | 第50-52页 |
| 3.3.1 边缘结构先验知识的获取 | 第50-51页 |
| 3.3.2 边缘结构先验知识的约束 | 第51-52页 |
| 3.4 基于边缘结构先验的图像稀疏重建算法 | 第52-54页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第52-53页 |
| 3.4.2 计算复杂度分析 | 第53-54页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第54-67页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第54-55页 |
| 3.5.2 与多变量贪婪算法的比较 | 第55-60页 |
| 3.5.3 与基于结构先验模型的图像重建算法的比较 | 第60-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于多变量结构先验的图像序列稀疏重建 | 第68-83页 |
| 4.1 引言 | 第68-69页 |
| 4.2 图像序列稀疏重建问题描述 | 第69页 |
| 4.3 多变量结构先验知识 | 第69-72页 |
| 4.3.1 基于多变量采样机制的图像序列重建问题描述 | 第70页 |
| 4.3.2 多变量结构先验证知识的获取与约束 | 第70-72页 |
| 4.4 基于多变量先验的图像序列稀疏重建算法 | 第72-74页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第74-81页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第74-75页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第75-81页 |
| 4.6 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 基于非局部结构先验的图像稀疏重建 | 第83-102页 |
| 5.1 引言 | 第83-84页 |
| 5.2 过完备字典的构建 | 第84-85页 |
| 5.3 基于过完备字典稀疏表示的重建问题描述 | 第85-86页 |
| 5.4 非局部结构先验知识 | 第86-90页 |
| 5.4.1 非局部结构先验知识的获取 | 第86-89页 |
| 5.4.2 非局部结构先验知识的约束 | 第89-90页 |
| 5.5 基于非局部结构先验的图像重建算法 | 第90-93页 |
| 5.5.1 算法描述 | 第90-91页 |
| 5.5.2 计算复杂度分析 | 第91-93页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第93-101页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第93页 |
| 5.6.2 实验结果与分析 | 第93-101页 |
| 5.7 本章小结 | 第101-102页 |
| 第6章 基于几何结构先验的图像联合稀疏重建 | 第102-120页 |
| 6.1 引言 | 第102-103页 |
| 6.2 基于几何结构的联合稀疏重建模型 | 第103-106页 |
| 6.2.1 几何结构字典的构建 | 第103页 |
| 6.2.2 图像块的几何模式划分 | 第103-104页 |
| 6.2.3 基于几何结构的联合稀疏重建模型 | 第104-106页 |
| 6.3 几何结构先验知识 | 第106-108页 |
| 6.3.1 几何结构先验知识的获取 | 第106-107页 |
| 6.3.2 几何结构先验知识的约束 | 第107-108页 |
| 6.4 基于几何结构先验的图像联合稀疏重建算法 | 第108-111页 |
| 6.4.1 算法描述 | 第108-111页 |
| 6.4.2 计算复杂度分析 | 第111页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第111-119页 |
| 6.5.1 实验设置 | 第111-112页 |
| 6.5.2 实验结果分析 | 第112-119页 |
| 6.6 本章小结 | 第119-120页 |
| 结论 | 第120-123页 |
| 参考文献 | 第123-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 | 第136-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 个人简历 | 第141页 |
