| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 压缩传感的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文工作和主要结论 | 第16-17页 |
| 1.4 论文内容和结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 多尺度几何分析与压缩传感理论 | 第19-31页 |
| 2.1 小波变换 | 第19-20页 |
| 2.2 自适应多尺度几何分析 | 第20-22页 |
| 2.2.1 Beamlet变换 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Wedgelet变换 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Bandelet变换 | 第22页 |
| 2.3 非自适应多尺度几何分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 Ridgelet变换 | 第23页 |
| 2.3.2 Curvelet变换 | 第23-26页 |
| 2.4 压缩传感理论 | 第26-30页 |
| 2.4.1 信号的稀疏表示 | 第26-27页 |
| 2.4.2 观测矩阵的设计 | 第27-28页 |
| 2.4.3 稀疏信号的重构 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于有限脊波变换的图像压缩传感 | 第31-48页 |
| 3.1 脊波变换 | 第31-35页 |
| 3.1.1 连续脊波变换 | 第31-33页 |
| 3.1.2 有限Radon变换 | 第33-34页 |
| 3.1.3 有限脊波变换 | 第34-35页 |
| 3.2 基于有限Ridgelet的图像压缩传感 | 第35-39页 |
| 3.2.1 Ridgelet的稀疏性分析 | 第35页 |
| 3.2.2 测量矩阵的选取 | 第35-36页 |
| 3.2.3 信号的重构 | 第36页 |
| 3.2.4 算法实现步骤 | 第36-37页 |
| 3.2.5 仿真实验与分析 | 第37-39页 |
| 3.3 联合Wavelet和有限Ridgelet的图像分层压缩传感 | 第39-47页 |
| 3.3.1 基于VO模型的图像分解 | 第40-41页 |
| 3.3.2 算法描述及仿真 | 第41-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于第二代Bandelet变换的图像压缩传感 | 第48-59页 |
| 4.1 第一代Bandelet变换 | 第48-51页 |
| 4.2 第二代Bandelet变换 | 第51-54页 |
| 4.2.1 图像的四叉树剖分 | 第51-52页 |
| 4.2.2 最佳几何流方向的选择 | 第52-53页 |
| 4.2.3 第二代Bandelet变换算法流程 | 第53-54页 |
| 4.3 基于Bandelet变换的图像压缩传感 | 第54-58页 |
| 4.3.1 算法流程与描述 | 第55页 |
| 4.3.2 对比仿真实验与算法性能评价 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 总结与展望 | 第59-61页 |
| 1. 全文总结 | 第59页 |
| 2. 课题展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |