基于压缩感知的图像重构匹配追踪算法研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外发展现状及发展趋势 | 第9-10页 |
| 1.3 主要应用 | 第10-12页 |
| 1.4 文章结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 压缩感知理论介绍 | 第14-22页 |
| 2.1 CS理论问题提出 | 第14-16页 |
| 2.2 稀疏变换 | 第16-17页 |
| 2.3 观测矩阵 | 第17-19页 |
| 2.3.1 RIP准则 | 第17-18页 |
| 2.3.2 不相干原则 | 第18-19页 |
| 2.4 重构算法 | 第19-22页 |
| 第3章 匹配追踪算法对比分析 | 第22-38页 |
| 3.1 重构性能评价指标 | 第22-23页 |
| 3.2 正交匹配追踪算法 | 第23-25页 |
| 3.3 正则化正交匹配追踪算法 | 第25-27页 |
| 3.4 分段正交匹配追踪算法 | 第27-30页 |
| 3.5 压缩采样匹配追踪算法 | 第30-32页 |
| 3.6 子空间追踪算法 | 第32-34页 |
| 3.7 稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第34-38页 |
| 第4章 改进的压缩采样匹配追踪算法 | 第38-46页 |
| 4.1 CoSaMP算法改进 | 第38-39页 |
| 4.1.1 重构原子的选择 | 第38-39页 |
| 4.1.2 迭代停止条件 | 第39页 |
| 4.2 MCoSaMP算法步骤 | 第39-40页 |
| 4.3 仿真实验结果分析 | 第40-41页 |
| 4.3.1 实验环境 | 第40-41页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第41页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第41-44页 |
| 4.5 结语 | 第44-46页 |
| 第5章 稀疏度自适应匹配追踪改进算法 | 第46-54页 |
| 5.1 MSAMP算法 | 第46-48页 |
| 5.1.1 稀疏度估计 | 第46-47页 |
| 5.1.2 候选原子集的修剪 | 第47-48页 |
| 5.1.3 迭代停止条件 | 第48页 |
| 5.2 MSAMP算法步骤 | 第48-49页 |
| 5.3 仿真实验分析 | 第49-53页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第49-50页 |
| 5.3.2 评价指标 | 第50页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第50-53页 |
| 5.4 结语 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 不足与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
