| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| ·基于小波域的多尺度分块压缩感知的发展和现状 | 第11-12页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-14页 |
| 第2章 压缩感知理论简介 | 第14-24页 |
| ·压缩感知理论提出 | 第14页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第14-21页 |
| ·问题描述 | 第14-16页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第16-18页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第18-19页 |
| ·信号重构 | 第19-21页 |
| ·图像质量的性能评价 | 第21-23页 |
| ·图像主观质量评价方法 | 第21-22页 |
| ·图像客观质量评价方法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 自适应多尺度分块压缩感知算法 | 第24-37页 |
| ·多尺度分块压缩感知 | 第24-27页 |
| ·分块压缩感知 | 第24-25页 |
| ·多尺度分块压缩感知采样算法 | 第25-26页 |
| ·多尺度分块压缩感知重构算法 | 第26-27页 |
| ·自适应多尺度分块压缩感知（EO-BCS-SPL） | 第27-33页 |
| ·小波分解 | 第28-29页 |
| ·基于灰度熵的纹理信息 | 第29-30页 |
| ·基于梯度信息的方向估计 | 第30-31页 |
| ·结合纹理信息和方向估计的自适应多尺度分块压缩感知 | 第31-33页 |
| ·性能比较 | 第33-36页 |
| ·峰值信噪比（PSNR）的比较 | 第34-35页 |
| ·结构相似度（SSIM）的比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于自适应多尺度分块压缩感知的图像处理算法 | 第37-57页 |
| ·图像的小波变换 | 第37-38页 |
| ·图像的观测矩阵 | 第38-43页 |
| ·图像的纹理信息 | 第38-42页 |
| ·图像的方向估计 | 第42-43页 |
| ·图像的重构结果 | 第43-49页 |
| ·整体性能对比 | 第43-47页 |
| ·重构图像的视觉效果对比 | 第47-49页 |
| ·重构算法研究 | 第49-56页 |
| ·最小1l范数算法 | 第49-51页 |
| ·压缩采样匹配追踪算法 | 第51-53页 |
| ·平滑投影Landweber（SPL）算法 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 总结与展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
