| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 压缩传感框架下图像处理的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 基于MCA的图像表示的图像处理 | 第9-10页 |
| 1.3 本课题的意义 | 第10页 |
| 1.4 主要研究工作和内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 基于压缩传感的图像处理 | 第12-19页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 基于压缩传感理论的图像重构 | 第12-15页 |
| 2.2.1 压缩传感模型 | 第12-14页 |
| 2.2.2 重构算法 | 第14-15页 |
| 2.3 基于压缩传感的图像超分辨率 | 第15-18页 |
| 2.3.1 超分辨率技术 | 第15-17页 |
| 2.3.2 压缩传感超分辨率重建实现 | 第17-18页 |
| 2.4 重建图像质量评价 | 第18页 |
| 2.5 小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于单一基函数稀疏表示的压缩传感图像处理 | 第19-35页 |
| 3.1 引言 | 第19-20页 |
| 3.2 第二代Curvelet变换 | 第20-24页 |
| 3.2.1 第二代Curvelet变换的提出 | 第20页 |
| 3.2.2 第二代连续Curvelet变换 | 第20-22页 |
| 3.2.3 第二代离散Curvelet变换 | 第22-23页 |
| 3.2.4 Wavelet变换和Curvelet变换对信号的逼近 | 第23页 |
| 3.2.5 第二代离散Curvelet变换的实现及系数特征 | 第23-24页 |
| 3.3 基于Curvelet变换的压缩传感图像重构 | 第24-26页 |
| 3.3.1 星形采样矩阵 | 第24-25页 |
| 3.3.2 恢复算法 | 第25-26页 |
| 3.4 基于Curvelet变换的压缩传感超分辨率重建 | 第26-28页 |
| 3.4.1 伪星形采样矩阵 | 第27-28页 |
| 3.4.2 基于Curvelet变换的CS超分辨率实现 | 第28页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第28-34页 |
| 3.5.1 图像重构结果与分析 | 第28-31页 |
| 3.5.2 图像超分辨率重建结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.6 小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于混合基函数稀疏表示的图像处理 | 第35-52页 |
| 4.1 引言 | 第35-36页 |
| 4.2 基于混合基的稀疏表示 | 第36-37页 |
| 4.3 三层MCA各部分的基函数 | 第37-41页 |
| 4.3.1 边缘部分稀疏基函数 | 第37-39页 |
| 4.3.2 纹理部分稀疏基函数 | 第39-41页 |
| 4.4 三层MCA的实现 | 第41页 |
| 4.5 MCA分离结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.6 基于三层MCA方法的CS图像处理 | 第43-51页 |
| 4.6.1 基于三层MCA方法的压缩传感模型 | 第43-44页 |
| 4.6.2 基于三层MCA稀疏表示的CS图像修复 | 第44-45页 |
| 4.6.3 修复结果与分析 | 第45-47页 |
| 4.6.4 基于三层MCA稀疏表示的CS图像超分辨率重建 | 第47-48页 |
| 4.6.5 超分辨率重建结果与分析 | 第48-51页 |
| 4.7 小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 本文总结 | 第52页 |
| 5.2 进一步研究与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59-60页 |
