| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 研究内容及其结果 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基础知识 | 第12-23页 |
| 2.1 稀疏表示理论基础 | 第12-14页 |
| 2.1.1 稀疏表示 | 第12-13页 |
| 2.1.2 稀疏分解 | 第13-14页 |
| 2.1.3 字典设计 | 第14页 |
| 2.2 压缩感知理论基础 | 第14-18页 |
| 2.2.1 图像压缩编码的必要性与可能性 | 第14-15页 |
| 2.2.2 压缩感知编解码框架 | 第15-16页 |
| 2.2.3 基于保真度（逼真度）准则的评价 | 第16-18页 |
| 2.3 卷积稀疏表示 | 第18-22页 |
| 2.3.1 滤波原理与分类 | 第18-19页 |
| 2.3.2 卷积原理 | 第19-21页 |
| 2.3.3 卷积稀疏表示 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 图像的重构算法 | 第23-29页 |
| 3.1 贪婪追踪算法 | 第23-25页 |
| 3.1.1 匹配追踪（MP） | 第23-25页 |
| 3.1.2 正交匹配追踪（OMP） | 第25页 |
| 3.2 凸优化方法 | 第25-29页 |
| 3.2.1 基追踪算法（BP） | 第25-26页 |
| 3.2.2 迭代硬阈值（IHT） | 第26页 |
| 3.2.3 交替方向乘法器（ADMM） | 第26-29页 |
| 第四章 卷积稀疏表示算法的应用 | 第29-43页 |
| 4.1 基于带卷积的CMP与K-SVD联合字典的图像稀疏表示 | 第30-35页 |
| 4.1.1 带卷积的匹配追踪（CMP）算法 | 第30-31页 |
| 4.1.2 带卷积的CMP与K-SVD的算法 | 第31-32页 |
| 4.1.3 实验分析 | 第32-35页 |
| 4.2 一个基于卷积稀疏表示的图像重构算法 | 第35-42页 |
| 4.2.1 带卷积的ADMM算法 | 第35-38页 |
| 4.2.2 实验分析 | 第38-41页 |
| 4.2.3 CSR_ADMM算法中参数的选择 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小节 | 第42-43页 |
| 第五章 结束语 | 第43-45页 |
| 5.1 论文主要工作总结 | 第43-44页 |
| 5.2 进一步工作与展望 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录 | 第50-51页 |