基于压缩感知的图像重构算法的研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·压缩感知发展背景及其现况 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文内容结构安排 | 第8-9页 |
| 第二章 压缩感知基本知识及应用 | 第9-15页 |
| ·压缩感知的基本知识 | 第9-10页 |
| ·压缩感知的核心问题 | 第10-12页 |
| ·基于图像信号的稀疏表示 | 第10-11页 |
| ·观测矩阵的设计 | 第11页 |
| ·信号重构算法的研究 | 第11-12页 |
| ·测量矩阵与稀疏矩阵相关参数 | 第12-13页 |
| ·限制等容性 | 第12页 |
| ·相干性 | 第12-13页 |
| ·评价重构后图像效果参数 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 关于观测矩阵的关键技术 | 第15-22页 |
| ·测量矩阵基本知识 | 第15页 |
| ·常用的测量矩阵 | 第15-19页 |
| ·高斯随机测量矩阵 | 第16页 |
| ·贝努利随机测量矩阵 | 第16页 |
| ·部分正交测量矩阵 | 第16-17页 |
| ·部分哈达玛测量矩阵 | 第17页 |
| ·托普利兹测量矩阵与循环测量矩阵 | 第17-18页 |
| ·实验和各测量矩阵性能对比 | 第18-19页 |
| ·基于最大值奇异值的测量矩阵优化算法 | 第19-21页 |
| ·测量矩阵的优化算法 | 第19页 |
| ·奇异值分解算法 | 第19-20页 |
| ·基于奇异值分解的压缩感知重构图像实验及性能比较 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第四章 压缩感知理论的基本重构算法 | 第22-38页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·贪婪算法 | 第22-32页 |
| ·匹配追踪算法(MP) | 第22-24页 |
| ·OMP算法 | 第24-25页 |
| ·正则化的OMP算法(ROMP) | 第25-27页 |
| ·正交互补匹配追踪算法(OCMP) | 第27-28页 |
| ·压缩采样匹配追踪算法(CoSaMP) | 第28-30页 |
| ·子空间匹配追踪算法(SP) | 第30-31页 |
| ·分步追踪算法(StOMP) | 第31-32页 |
| ·凸优化算法 | 第32-37页 |
| ·迭代最小二乘法(IRLS) | 第33-34页 |
| ·梯度投影算法(GPSR) | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于区域分割的压缩感知图像重构算法 | 第38-49页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图像小波变换与非下采样剪切波变换(NSST) | 第38-41页 |
| ·图像小波变换 | 第38-39页 |
| ·图像NSST变换及实现 | 第39-41页 |
| ·重构效果对比 | 第41页 |
| ·基于区域分割的图像重构 | 第41-47页 |
| ·基于分块图像的压缩感知重构算法 | 第41-43页 |
| ·图像区域分割 | 第43-45页 |
| ·基于区域分割的图像重构算法 | 第45-46页 |
| ·仿真实验结果 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| ·总结 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 作者简介 | 第56页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第56-57页 |
