基于压缩感知的图像重构算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作与结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第12页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第14-21页 |
| 2.1 压缩感知理论的基本原理 | 第14-16页 |
| 2.2 压缩感知理论的主要内容 | 第16-21页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第16-17页 |
| 2.2.2 测量矩阵的建立 | 第17-19页 |
| 2.2.3 重构算法 | 第19-21页 |
| 第三章 压缩感知中贪婪类追踪算法 | 第21-32页 |
| 3.1 匹配追踪算法 | 第21-23页 |
| 3.2 正交匹配追踪算法 | 第23-26页 |
| 3.3 分段正交匹配追踪算法 | 第26-28页 |
| 3.4 子空间追踪算法 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 优化的广义正交匹配追踪算法 | 第32-43页 |
| 4.1 广义正交匹配追踪算法 | 第32-33页 |
| 4.2 优化的广义正交匹配追踪算法 | 第33-35页 |
| 4.3 仿真实验 | 第35-42页 |
| 4.3.1 一维随机信号的仿真实验 | 第35-36页 |
| 4.3.2 二维图像信号的仿真实验 | 第36-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 压缩感知理论在图像融合中的应用 | 第43-49页 |
| 5.1 图像融合的基本概念 | 第43页 |
| 5.2 基于压缩感知理论的图像融合 | 第43-44页 |
| 5.3 仿真实验 | 第44-48页 |
| 5.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第49-50页 |
| 6.2 对下一步工作的展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
