| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 分布式视频压缩感知国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 2 分布式视频压缩感知理论基础 | 第16-31页 |
| 2.1 压缩感知理论基本原理 | 第16-23页 |
| 2.1.1 信号的稀疏表示 | 第18-19页 |
| 2.1.2 测量矩阵 | 第19-20页 |
| 2.1.3 重构算法 | 第20-23页 |
| 2.2 分布式视频压缩感知 | 第23-30页 |
| 2.2.1 分布式视频编码 | 第23-26页 |
| 2.2.2 典型的分布式视频压缩感知框架 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 最佳线性估计与多假设结合的重构算法 | 第31-49页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 相关工作 | 第32-35页 |
| 3.2.1 多假设预测重构 | 第32-34页 |
| 3.2.2 最佳线性估计 | 第34-35页 |
| 3.3 迭代重加权多假设预测重构算法 | 第35-40页 |
| 3.4 最佳线性估计与多假设结合的DVCS重构算法 | 第40-42页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第42-48页 |
| 3.5.1 OLE算法对平滑块重构实验结果与分析 | 第42-44页 |
| 3.5.2 本文提出算法实验结果与分析 | 第44-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于残差-预测的分布式视频压缩感知重构算法 | 第49-56页 |
| 4.1 引言 | 第49页 |
| 4.2 残差重构 | 第49-50页 |
| 4.3 残差-预测DVCS重构算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 残差-预测DVCS重构方案 | 第50-51页 |
| 4.3.2 残差-预测DVCS实现过程 | 第51-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66-67页 |