| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 压缩感知研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 压缩感知理论框架及研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 压缩感知的数学模型 | 第16-17页 |
| 1.2.2 压缩感知的研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 多目标优化算法研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 本文研究意义和主要工作 | 第20-21页 |
| 1.5 本文的内容结构安排 | 第21-22页 |
| 第二章 相关工作和背景技术 | 第22-30页 |
| 2.1 压缩感知重构算法 | 第22-23页 |
| 2.2 遗传算法 | 第23-26页 |
| 2.2.1 遗传进化算法的实现 | 第24-25页 |
| 2.2.2 遗传进化算法的特点 | 第25-26页 |
| 2.3 进化多目标优化 | 第26-28页 |
| 2.3.1 多目标优化的数学描述及其一些相关概念 | 第26-27页 |
| 2.3.2 进化多目标算法 | 第27-28页 |
| 2.4 本章总结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于脊波冗余字典和多目标遗传优化的压缩感知重构 | 第30-48页 |
| 3.1 基于分块的冗余字典压缩感知重构理论 | 第30页 |
| 3.2 多目标遗传优化的压缩感知图像重构 | 第30-39页 |
| 3.2.1 多目标遗传优化压缩感知的数学模型 | 第31页 |
| 3.2.2 种群编码和初始化 | 第31-33页 |
| 3.2.3 多目标遗传优化压缩感知图像重构算法框架 | 第33-35页 |
| 3.2.4 多目标遗传进化算子设计 | 第35-39页 |
| 3.3 多目标遗传优化的压缩感知图像重构算法详细描述 | 第39页 |
| 3.4 本文算法图像重构实验仿真 | 第39-45页 |
| 3.5 本章总结 | 第45-48页 |
| 第四章 算法实验参数分析 | 第48-60页 |
| 4.1 最优解个体的选取 | 第48-50页 |
| 4.2 基于脊波冗余字典不同结构图像块的分析 | 第50-54页 |
| 4.3 本文算法的参数讨论 | 第54-58页 |
| 4.3.1 迭代次数 | 第54-57页 |
| 4.3.2 种群大小 | 第57-58页 |
| 4.3.3 稀疏度范围 | 第58页 |
| 4.4 本章总结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结和展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 作者简介 | 第69-70页 |
