| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 压缩感知基础理论以及重建图像质量评测方法 | 第14-27页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 压缩感知理论基础 | 第14-18页 |
| 2.2.1 压缩感知数学模型 | 第14-16页 |
| 2.2.2 压缩感知核心问题 | 第16-18页 |
| 2.3 压缩感知基本重建算法 | 第18-24页 |
| 2.3.1 贪婪追踪算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 凸松弛优化算法 | 第19页 |
| 2.3.3 RecPF算法 | 第19-24页 |
| 2.4 重建图像质量评测方法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 主观质量评价方法 | 第24页 |
| 2.4.2 客观质量评价方法 | 第24-27页 |
| 3 图像显著性启发的傅立叶频域变密度压缩采样方法 | 第27-43页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 图像显著性傅立叶频域中变密度压缩采样 | 第28-36页 |
| 3.2.1 图像视觉的显著性 | 第28-31页 |
| 3.2.2 傅立叶频域中显著性信息自适应变密度压缩采样方法 | 第31-36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-42页 |
| 3.4 本章总结 | 第42-43页 |
| 4 边缘及水平集法线结构信息引导的压缩感知重建方法 | 第43-64页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 边缘结构信息引导的压缩感知图像重建算法 | 第43-51页 |
| 4.2.1 图像边缘检测算法分析 | 第43-45页 |
| 4.2.2 边缘结构信息引导的压缩感知重构算法 | 第45-51页 |
| 4.2.2.1 边缘信息压缩感知模型 | 第45-49页 |
| 4.2.2.2 算法求解 | 第49-51页 |
| 4.3 水平集法线引导的压缩感知重构算法 | 第51-57页 |
| 4.3.1 水平集法线结构信息引导的压缩感知重构模型 | 第51-53页 |
| 4.3.2 模型求解 | 第53-57页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第57-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 5 压缩感知重建算法评测与软件实现 | 第64-70页 |
| 5.1 引言 | 第64页 |
| 5.2 图像重建质量评测指标 | 第64-66页 |
| 5.3 软件介绍 | 第66-69页 |
| 5.4 本章总结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 附录 | 第80页 |
