基于压缩感知的图像重构算法及其应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要内容和结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第13页 |
| 1.3.2 文章结构 | 第13-15页 |
| 第二章 压缩感知的基本原理 | 第15-22页 |
| 2.1 压缩感知的理论框架 | 第15-17页 |
| 2.2 稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.3 测量矩阵 | 第18-20页 |
| 2.4 重构算法 | 第20-22页 |
| 第三章 压缩感知中贪婪类追踪算法 | 第22-33页 |
| 3.1 MP重构算法 | 第22-24页 |
| 3.2 正交匹配追踪算法 | 第24-27页 |
| 3.3 分段正交匹配追踪算法 | 第27-30页 |
| 3.4 子空间追踪算法 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 自适应正交多匹配追踪算法 | 第33-44页 |
| 4.1 广义正交匹配追踪 | 第33-34页 |
| 4.2 稀疏度估计 | 第34页 |
| 4.3 基于稀疏度自估计的正交组匹配追踪重构算法 | 第34-35页 |
| 4.4 实验仿真与结果 | 第35-42页 |
| 4.4.1 一维随机信号的仿真实验 | 第35-37页 |
| 4.4.2 二维图像信号的仿真实验 | 第37-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 基于压缩感知的图像融合应用 | 第44-52页 |
| 5.1 图像融合 | 第44页 |
| 5.2 常见的图像融合方法 | 第44-45页 |
| 5.3 基于CS的图像融合 | 第45-46页 |
| 5.4 基于测量矩阵优化设计的融合 | 第46-48页 |
| 5.5 实验仿真与结果 | 第48-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
