基于压缩感知的图像及视频重构算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 稀疏表示 | 第12-13页 |
| 1.2.2 观测矩阵 | 第13-14页 |
| 1.2.3 重构算法 | 第14-15页 |
| 1.3 压缩感知的应用 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容和章节安排 | 第16-18页 |
| 1.4.1 本文的研究目标与内容 | 第16页 |
| 1.4.2 本文的章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 近似奇异值分解的观测矩阵优化方法 | 第18-29页 |
| 2.1 观测矩阵设计 | 第18-19页 |
| 2.2 观测矩阵优化 | 第19-21页 |
| 2.3 近似奇异值分解的观测矩阵优化 | 第21-23页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第23-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 压缩采样硬阈值追踪压缩感知图像重构算法 | 第29-45页 |
| 3.1 贪婪追踪算法 | 第29-37页 |
| 3.1.1 匹配追踪算法 | 第34-35页 |
| 3.1.2 压缩采样匹配追踪算法 | 第35-36页 |
| 3.1.3 硬阂值追踪算法 | 第36-37页 |
| 3.2 压缩采样硬阈值追踪算法 | 第37-40页 |
| 3.3 算法复杂度分析与实验结果分析 | 第40-43页 |
| 3.3.1 算法复杂度分析 | 第40页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 自适应的块视频多假设预测重构算法 | 第45-56页 |
| 4.1 压缩感知的块视频重构 | 第45-46页 |
| 4.2 自适应的块视频多假设预测重构算法 | 第46-50页 |
| 4.2.1 非参考帧图像块分类 | 第47页 |
| 4.2.2 非参考帧变采样率测量 | 第47-48页 |
| 4.2.3 变搜索窗的多假设预测重构 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第50-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第64页 |
