| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·压缩感知理论简介 | 第9-11页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第9页 |
| ·稀疏表示 | 第9-10页 |
| ·观测矩阵 | 第10-11页 |
| ·论文的研究意义及主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的结构 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知框架下的重构理论 | 第14-20页 |
| ·压缩感知重构理论 | 第14-16页 |
| ·信号重构理论背景 | 第14页 |
| ·信号重构算法研究现状 | 第14-16页 |
| ·分块压缩感知重构 | 第16-18页 |
| ·分布式压缩感知重构 | 第18-20页 |
| 第三章 自然计算及其相关算法 | 第20-28页 |
| ·自然计算简介 | 第20页 |
| ·遗传算法 | 第20-24页 |
| ·遗传进化 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的实现 | 第21-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23-24页 |
| ·克隆选择算法 | 第24-26页 |
| ·人工免疫优化 | 第24-25页 |
| ·克隆选择算法的实现 | 第25-26页 |
| ·克隆选择算法的特点 | 第26页 |
| ·遗传算法和克隆选择算法在压缩感知重构中的应用 | 第26-28页 |
| 第四章 基于 Ridgelet 冗余字典的非凸压缩感知重构 | 第28-42页 |
| ·冗余字典框架下的分块压缩感知重构 | 第28-31页 |
| ·冗余字典简介 | 第28-29页 |
| ·Ridgelet 方向冗余字典 | 第29-30页 |
| ·基于冗余字典的分块压缩感知重构理论 | 第30-31页 |
| ·基于遗传进化的重构算法 | 第31-36页 |
| ·图像结构稀疏性分析 | 第31-32页 |
| ·互近邻聚类方法 | 第32-33页 |
| ·遗传算子的设计 | 第33-35页 |
| ·基于遗传进化的重构算法描述 | 第35-36页 |
| ·基于克隆选择优化的重构算法 | 第36-42页 |
| ·图像局部相似性分析 | 第37-38页 |
| ·克隆选择算子的设计 | 第38-39页 |
| ·基于克隆选择优化的重构算法描述 | 第39-42页 |
| 第五章 两阶段优化的非凸压缩感知重构算法 | 第42-56页 |
| ·基于 Ridgelet 冗余字典和两阶段优化的压缩感知重构框架 | 第42-43页 |
| ·基于 Ridgelet 冗余字典和两阶段优化的压缩感知重构算法描述 | 第43-44页 |
| ·实验仿真 | 第44-56页 |
| ·实验设置 | 第44页 |
| ·对比实验的选取 | 第44页 |
| ·实验内容及结果 | 第44-55页 |
| ·实验结果分析 | 第55-56页 |
| 第六章 总结和展望 | 第56-58页 |
| ·论文工作总结 | 第56-57页 |
| ·进一步工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 研究成果 | 第64-65页 |
