基于压缩感知理论的图像重构技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12页 |
| ·本文主要研究工作 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论综述 | 第14-21页 |
| ·压缩感知理论简介 | 第14-15页 |
| ·压缩感知理论的三个关键技术 | 第15-18页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第16-17页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第17页 |
| ·重构算法的设计 | 第17-18页 |
| ·压缩感知理论应用概述 | 第18-20页 |
| ·压缩成像 | 第19页 |
| ·模拟信息转换 | 第19页 |
| ·生物传感 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 压缩感知理论算法 | 第21-54页 |
| ·传统的图像压缩重构概述 | 第21-26页 |
| ·传统图像压缩基本理论 | 第21-22页 |
| ·传统图像压缩重构方法 | 第22-24页 |
| ·图像压缩重构质量的评价 | 第24-26页 |
| ·图像变换方法 | 第26-35页 |
| ·离散傅里叶变换DFT | 第26-27页 |
| ·离散余弦变换DCT | 第27页 |
| ·小波变换编码 | 第27-29页 |
| ·小波变换编码对信号重构的实现 | 第29-35页 |
| ·压缩感知理论算法对一维信号的实现 | 第35-39页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第35-36页 |
| ·算法的实现及性能分析 | 第36-39页 |
| ·压缩感知理论算法对二维图像重构的实现 | 第39-43页 |
| ·基于小波变换的压缩感知理论 | 第39-40页 |
| ·实现步骤及结果分析 | 第40-43页 |
| ·基于二维DCT 变换的分块压缩感知 | 第43-48页 |
| ·分块压缩感知 | 第43-45页 |
| ·分块压缩感知算法的实现及结果分析 | 第45-48页 |
| ·基于分块压缩感知方法的改进方案 | 第48-53页 |
| ·人眼的视觉特性 | 第48页 |
| ·分块压缩感知改进方案 | 第48-49页 |
| ·分块压缩感知改进方案的实现和结果分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于OMP 算法的加噪图像重构 | 第54-63页 |
| ·常用的图像去噪方法 | 第54-55页 |
| ·小波去噪方法 | 第55-58页 |
| ·小波变换去噪原理和特点 | 第55页 |
| ·小波变换去噪方法 | 第55-56页 |
| ·小波阈值去噪 | 第56-58页 |
| ·小波阈值去噪方法的实现 | 第58-59页 |
| ·小波阈值去噪对一维信号的实现 | 第58-59页 |
| ·小波阈值去噪对二维图像的实现 | 第59页 |
| ·基于OMP 改进算法的加噪图像重构 | 第59-62页 |
| ·结合小波阈值去噪的OMP 改进算法 | 第59-61页 |
| ·改进算法的实现和结果分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-66页 |
| ·本文总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第72页 |
