基于稀疏表示的医学图像压缩方法研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 数字图像压缩概述 | 第13-25页 |
| 2.1 数字图像表示 | 第13-14页 |
| 2.2 图像表示的冗余 | 第14-17页 |
| 2.3 图像压缩方法 | 第17-21页 |
| 2.3.1 无损压缩 | 第18页 |
| 2.3.2 有损压缩 | 第18-21页 |
| 2.4 图像压缩效果评价 | 第21-25页 |
| 2.4.1 图像压缩程度 | 第21-22页 |
| 2.4.2 图像重建质量 | 第22-25页 |
| 第三章 稀疏表示模型概述 | 第25-32页 |
| 3.1 稀疏表示模型 | 第25-27页 |
| 3.2 稀疏分解算法 | 第27-29页 |
| 3.2.1 贪婪类算法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 凸松弛优化算法 | 第28-29页 |
| 3.3 字典设计 | 第29页 |
| 3.4 稀疏表示模型的应用 | 第29-32页 |
| 第四章 基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法 | 第32-47页 |
| 4.1 基于稀疏表示的图像压缩方法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 压缩流程 | 第32-33页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第33-37页 |
| 4.2 基于快速稀疏表示的医学图像压缩方法 | 第37-39页 |
| 4.3 实验与分析 | 第39-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于稀疏表示的医学序列图像压缩方法 | 第47-55页 |
| 5.1 医学序列图像特点 | 第47-48页 |
| 5.2 图像相似性衡量 | 第48-49页 |
| 5.3 基于稀疏表示的医学序列图像压缩方法 | 第49-51页 |
| 5.4 实验与分析 | 第51-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第55页 |
| 6.2 工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的研究成果 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第64页 |
