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基于结构稀疏和卷积网络的压缩感知方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号对照表第13-16页
缩略语对照表第16-21页
第一章 绪论第21-37页
    1.1 研究背景与意义第21-22页
    1.2 压缩感知概述第22-32页
        1.2.1 稀疏表示第23-24页
        1.2.2 压缩感知观测第24-26页
        1.2.3 重构方法第26-32页
    1.3 结构化压缩感知第32-34页
    1.4 本文的主要工作第34-37页
第二章 组匹配追踪重构第37-59页
    2.1 引言第37-38页
    2.2 组匹配追踪算法第38-42页
        2.2.1 小波域下组结构的建立第38-40页
        2.2.2 组匹配追踪过程第40-42页
    2.3 基于边缘指导的组匹配追踪算法第42-44页
    2.4 基于贝叶斯框架的组匹配追踪算法第44-46页
    2.5 仿真实验及结果分析第46-58页
        2.5.1 参数设置第46-47页
        2.5.2 单幅图像实验结果及分析第47-49页
        2.5.3 图像类平均实验结果及分析第49-58页
    2.6 小结第58-59页
第三章 基于素描特性和结构化观测的非凸压缩感知重构第59-95页
    3.1 引言第59-61页
    3.2 基于素描特性的结构化聚类第61-68页
        3.2.1 Primal Sketch(PS)第62页
        3.2.2 图像块类型划分第62-64页
        3.2.3 基于主方向和位置分布的单方向块聚类第64-65页
        3.2.4 基于方向统计分布特征的多方向块聚类第65-68页
    3.3 结构化观测第68-71页
        3.3.1 光滑块的空间压缩观测第69-70页
        3.3.2 基于结构化观测的数据发送第70-71页
    3.4 基于素描特性和结构化观测的非凸重构算法第71-78页
        3.4.1 结构化观测的重构模型第71-73页
        3.4.2 方向约束的混合粒子群优化重构算法第73-78页
    3.5 仿真实验及结果分析第78-92页
        3.5.1 阈值T的选择第78-80页
        3.5.2 块大小的选择第80-81页
        3.5.3 采用贪婪追踪方法验证观测的有效性第81-84页
        3.5.4 进化重构方法对比第84-89页
        3.5.5 可见光遥感图像实验第89-92页
    3.6 小结第92-95页
第四章 基于非局部多尺度网络的压缩感知重构第95-107页
    4.1 引言第95-96页
    4.2 相关工作第96-97页
    4.3 基于非局部约束的多尺度重构网络第97-101页
        4.3.1 全连接层第97页
        4.3.2 非局部约束的重构模块第97-99页
        4.3.3 多尺度重构网络第99-100页
        4.3.4 损失函数第100-101页
        4.3.5 训练过程第101页
    4.4 仿真实验及结果分析第101-106页
        4.4.1 训练数据及参数设置第101-102页
        4.4.2 实验结果第102-106页
    4.5 小结第106-107页
第五章 基于内在张量稀疏的视频重构第107-131页
    5.1 引言第107-108页
    5.2 相关工作第108-111页
        5.2.1 张量第108-109页
        5.2.2 内在张量稀疏度量(ITS)第109-110页
        5.2.3 CACTI测量第110-111页
    5.3 基于ITS和 GJS的视频重构第111-120页
        5.3.1 基于ITS的视频序列重构模型第112-117页
        5.3.2 基于高斯联合稀疏模型的视频重构第117-120页
    5.4 仿真实验及结果分析第120-129页
        5.4.1 参数设置第121页
        5.4.2 实验结果第121-129页
    5.5 小结第129-131页
第六章 总结与展望第131-135页
参考文献第135-149页
致谢第149-151页
作者简介第151-153页

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