| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·信号稀疏表示的研究现状 | 第9-10页 |
| ·随机测量的研究现状 | 第10-11页 |
| ·重构算法的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文工作 | 第13-15页 |
| ·章节安排 | 第15-16页 |
| 第二章 压缩传感理论及其迭代阈值算法 | 第16-26页 |
| ·压缩传感理论 | 第16-17页 |
| ·压缩过程 | 第17-22页 |
| ·信号稀疏表示 | 第17-18页 |
| ·信号稀疏表示的工具介绍 | 第18-21页 |
| ·随机测量 | 第21-22页 |
| ·重构过程 | 第22-25页 |
| ·l_1优化问题的提出 | 第22-23页 |
| ·迭代阂值算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于曲波域高斯混合尺度模型的自适应两步迭代阈值算法 | 第26-44页 |
| ·基于曲波域的高斯混合尺度模型(CGSM) | 第26-27页 |
| ·曲波系数分析 | 第27-28页 |
| ·自适应两步迭代阂值算法(ATwIST) | 第28-32页 |
| ·TwIST算法的数学模型 | 第28-29页 |
| ·ATwIST算法的数学模型 | 第29页 |
| ·CGSM去噪算子的引入 | 第29-32页 |
| ·自适应步长参数λ的引入 | 第32页 |
| ·ATwIST算法的具体实现步骤 | 第32-35页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第35-43页 |
| ·图像压缩重构质量的评价方法 | 第35-36页 |
| ·CGSM去噪算子的有效性判定 | 第36-41页 |
| ·自适应步长参数λ选取策略的有效性判定 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于混合正则化项的可分离近似稀疏重构算法 | 第44-60页 |
| ·双树复数小波和曲波的稀疏性分析 | 第44-45页 |
| ·基于混合正则化项的可分离近似稀疏重构算法(MSpaRSA) | 第45-49页 |
| ·SpaRSA算法的数学模型 | 第45-46页 |
| ·MSpaRSA算法的数学模型 | 第46-47页 |
| ·混合正则化项的引入 | 第47-48页 |
| ·混合正则化项的权重值估计 | 第48-49页 |
| ·算法接受条件的改进 | 第49页 |
| ·MSpaRSA算法的具体实现步骤 | 第49-52页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第52-59页 |
| ·混合正则化项的有效性判定 | 第52-55页 |
| ·算法接受条件的有效性判定 | 第55-56页 |
| ·五种重构算法的性能分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 结束语 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 研究成果 | 第68-69页 |