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基于离散小波变换的图像压缩感知编码技术研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究的背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文的创新点及工作安排第11-13页
第二章 压缩感知理论综述第13-25页
    2.1 概述第13页
    2.2 压缩感知理论框架第13-15页
        2.2.1 传统的信号采样与压缩第13-14页
        2.2.2 压缩感知理论框架第14-15页
    2.3 压缩感知关键技术第15-22页
        2.3.1 信号的稀疏性第15-18页
        2.3.2 测量矩阵第18-20页
        2.3.3 信号重构第20-22页
    2.4 图像分块压缩感知第22-23页
    2.5 本文研究的意义第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 图像多级小波全子带压缩感知编码算法研究第25-40页
    3.1 概述第25页
    3.2 小波变换压缩感知原理第25-31页
        3.2.1 小波变换基础知识第25-26页
        3.2.2 小波变换分析第26-27页
        3.2.3 多分辨率分析与Mallat算法第27-29页
        3.2.4 图像小波变换CS编码分析第29-31页
    3.3 构造稀疏矢量和改进测量矩阵第31-37页
        3.3.1 小波系数分析第31-32页
        3.3.2 构造稀疏矢量第32-34页
        3.3.3 改进测量矩阵第34-37页
    3.4 算法流程及分析第37-39页
        3.4.1 算法流程第37页
        3.4.2 编码端第37-38页
        3.4.3 解码端第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
第四章 基于局部重要性的分块小波变换压缩感知编码算法研究第40-51页
    4.1 概述第40页
    4.2 传统图像BCS算法分析第40-43页
    4.3 基于局部重要性的图像小波变换压缩感知编码算法第43-48页
        4.3.1 图像块方差分类第43-44页
        4.3.2 图像感兴趣区域(ROI)第44-46页
        4.3.3 基于局部重要性的压缩感知第46-48页
    4.4 算法流程及分析第48-50页
        4.4.1 算法流程第48页
        4.4.2 编码端第48-49页
        4.4.3 解码端第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 基于小波包分解的全子带压缩感知编码算法研究第51-62页
    5.1 概述第51页
    5.2 小波包分解压缩感知原理第51-55页
        5.2.1 小波包分解概述第51-52页
        5.2.2 小波包分解分析第52-53页
        5.2.3 图像小波包分解第53-54页
        5.2.4 基于小波包分解的压缩感知编码第54-55页
    5.3 构造稀疏矢量和改进测量矩阵第55-60页
        5.3.1 构造稀疏矢量第55-58页
        5.3.2 设计权值矩阵第58-59页
        5.3.3 改进测量矩阵第59-60页
    5.4 算法流程及分析第60-61页
        5.4.1 算法流程第60页
        5.4.2 编码端第60-61页
        5.4.3 解码端第61页
    5.5 本章小结第61-62页
第六章 实验结果与分析第62-72页
    6.1 实验平台以及图像质量评价标准第62-63页
        6.1.1 实验平台第62页
        6.1.2 图像质量评价标准第62-63页
    6.2 图像多级小波全子带压缩感知编码算法的仿真实验第63-66页
        6.2.1 实验设计第63-64页
        6.2.2 实验仿真结果第64-66页
        6.2.3 实验结果分析第66页
    6.3 基于局部重要性的分块小波变换压缩感知编码算法的仿真实验第66-69页
        6.3.1 实验设计第66-67页
        6.3.2 实验仿真结果第67-68页
        6.3.3 实验结果分析第68-69页
    6.4 基于小波包分解的全子带压缩感知编码算法的仿真实验第69-71页
        6.4.1 实验设计第69页
        6.4.2 实验仿真结果第69-71页
        6.4.3 实验结果分析第71页
    6.5 本章小结第71-72页
第七章 总结与展望第72-74页
    7.1 总结第72-73页
    7.2 展望第73-74页
参考文献第74-77页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利第77-78页
致谢第78页

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