基于压缩感知的块稀疏信号重构和图像分块采样算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 压缩感知及其研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 块稀疏信号重构算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 图像分块压缩感知的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文创新点及结构安排 | 第17-19页 |
| 1.3.1 论文创新点 | 第17页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 压缩感知相关理论基础 | 第19-35页 |
| 2.1 压缩感知理论框架 | 第19-30页 |
| 2.1.1 压缩感知相关数学模型 | 第20-22页 |
| 2.1.2 常用的测量矩阵 | 第22-24页 |
| 2.1.3 贪婪追踪算法 | 第24-30页 |
| 2.2 块稀疏信号理论基础 | 第30-32页 |
| 2.2.1 块稀疏信号数学模型 | 第30-31页 |
| 2.2.2 经典的块稀疏信号重构算法 | 第31-32页 |
| 2.3 图像分块压缩感知理论基础 | 第32-34页 |
| 2.3.1 图像分块压缩感知数学模型 | 第32-33页 |
| 2.3.2 经典的图像分块压缩感知重构算法 | 第33-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法 | 第35-44页 |
| 3.1 EBSAMP算法 | 第35-40页 |
| 3.1.1 EBSAMP算法流程 | 第36-37页 |
| 3.1.2 块稀疏度估计计算 | 第37-39页 |
| 3.1.3 相关性匹配操作 | 第39页 |
| 3.1.4 正则化操作 | 第39-40页 |
| 3.2 仿真实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.2.1 实验设置 | 第40页 |
| 3.2.2 重构成功概率分析 | 第40-41页 |
| 3.2.3 平均运行时间对比 | 第41-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于图像信息量差异的自适应块压缩感知方法 | 第44-73页 |
| 4.1 ABCSDI方法 | 第44-54页 |
| 4.1.1 图像信息量差异系数 | 第45-46页 |
| 4.1.2 其他图像信息量区分指标 | 第46-47页 |
| 4.1.3 择优分配自适应采样策略 | 第47-53页 |
| 4.1.4 ABCSDI方法过程 | 第53-54页 |
| 4.2 仿真实验结果与分析 | 第54-71页 |
| 4.2.1 图像分块与自适应采样率的确定 | 第54-56页 |
| 4.2.2 ABCSDI方法性能评估 | 第56-71页 |
| 4.3 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第73页 |
| 5.2 今后研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 | 第81页 |
