| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-11页 |
| 1.3 研究主要内容 | 第11-13页 |
| 第2章 信号的稀疏表示与压缩感知理论 | 第13-21页 |
| 2.1 信号的稀疏表示 | 第13-19页 |
| 2.1.1 综合稀疏模型 | 第13-14页 |
| 2.1.2 共稀疏模型 | 第14-19页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于共稀疏学习字典的多重双随机相位图像加密法 | 第21-36页 |
| 3.1 加密原理 | 第21-23页 |
| 3.1.1 Henon混沌系统 | 第21页 |
| 3.1.2 随机像素交换 | 第21-22页 |
| 3.1.3 双随机相位加密技术 | 第22-23页 |
| 3.2 加密及解密实现 | 第23-25页 |
| 3.2.1 加密过程 | 第23-24页 |
| 3.2.2 解密过程 | 第24-25页 |
| 3.3 仿真与分析 | 第25-35页 |
| 3.3.1 共稀疏字典学习 | 第25-27页 |
| 3.3.2 加密过程仿真与结果分析 | 第27-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于共稀疏固定字典的图像压缩加密混合算法 | 第36-54页 |
| 4.1 加密原理 | 第36-39页 |
| 4.1.1 DCT字典的构造及其原子置乱 | 第36-38页 |
| 4.1.2 压缩感知测量矩阵构造 | 第38页 |
| 4.1.3 像素置乱 | 第38-39页 |
| 4.2 加密及解密实现 | 第39-42页 |
| 4.2.1 加密过程 | 第39-40页 |
| 4.2.2 解密过程 | 第40-42页 |
| 4.3 仿真与分析 | 第42-53页 |
| 4.3.1 共稀疏度选取 | 第42-43页 |
| 4.3.2 字典维度对算法性能的影响 | 第43-44页 |
| 4.3.3 实验仿真 | 第44-45页 |
| 4.3.4 分析与讨论 | 第45-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61页 |