| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·研究的目的与意义 | 第14-16页 |
| ·研究内容与创新 | 第16页 |
| ·论文的结构 | 第16-19页 |
| 第二章 非线性压缩成像 | 第19-33页 |
| ·压缩感知理论 | 第19-25页 |
| ·压缩感知基本理论 | 第19-21页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第21-22页 |
| ·观测矩阵设计 | 第22-24页 |
| ·压缩感知恢复方法 | 第24-25页 |
| ·非线性稀疏编码与压缩感知 | 第25-29页 |
| ·稀疏编码理论 | 第25-27页 |
| ·非线性压缩感知 | 第27-28页 |
| ·基于核函数的非线性压缩感知 | 第28-29页 |
| ·非线性压缩成像实现 | 第29-32页 |
| ·压缩成像技术的发展 | 第29页 |
| ·压缩感知（CS）技术应用于光学成像 | 第29-31页 |
| ·压缩成像技术在雷达成像中的应用 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 非线性空-谱联合压缩成像 | 第33-47页 |
| ·高光谱成像技术的发展及面临的挑战 | 第33-35页 |
| ·高光谱遥感成像技术挑战 | 第33-34页 |
| ·光谱成像原理及其面临的问题 | 第34-35页 |
| ·高光谱压缩成像技术 | 第35页 |
| ·非线性空-谱联合压缩成像方法 | 第35-37页 |
| ·光谱成像技术的技术局限性 | 第35-36页 |
| ·基于非线性 CS 的空-谱域联合超分辨成像 | 第36-37页 |
| ·采样矩阵构造及稀疏字典学习 | 第37-41页 |
| ·观测矩阵构造 | 第38页 |
| ·多维信号的稀疏表示与压缩感知 | 第38-39页 |
| ·空-谱张量字典学习 | 第39-41页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第41-45页 |
| ·实验条件与评价指标说明 | 第41页 |
| ·非线性空-谱联合压缩采样实验结果 | 第41-43页 |
| ·几种不同的恢复方法性能比较： | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 基于显著图的高效非线性压缩成像 | 第47-63页 |
| ·视觉显著性与显著图 | 第47-49页 |
| ·图像的视觉显著性理论 | 第47-48页 |
| ·视觉显著性理论的通用框架 | 第48-49页 |
| ·显著图提取方法综述 | 第49页 |
| ·基于 GroupTesting 理论的显著区域提取 | 第49-52页 |
| ·GroupTesting 理论与压缩感知 | 第49-50页 |
| ·基于 GroupTesting 理论从观测值中提取显著区域 | 第50-51页 |
| ·特征图提取算法具体步骤： | 第51-52页 |
| ·视觉显著性驱动的高效压缩成像算法 | 第52-53页 |
| ·视觉显著性驱动的压缩成像 | 第52-53页 |
| ·视觉显著性驱动的高效压缩成像算法流程 | 第53页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第53-62页 |
| ·实验条件说明 | 第54页 |
| ·基于 GroupTesting 的显著区域提取 | 第54-55页 |
| ·视觉显著性驱动的自适应压缩成像实验 | 第55-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 先验正则下的非线性压缩成像算法 | 第63-83页 |
| ·图像块统计特性分析及快速 GMM 模型学习 | 第63-70页 |
| ·图像统计特性分析 | 第63-66页 |
| ·结构化图像块分类及高斯混合建模 | 第66-68页 |
| ·图像块分类结果及其统计特性 | 第68-70页 |
| ·统计先验正则下的非线性压缩感知恢复 | 第70-72页 |
| ·基于统计学的压缩感知恢复方法 | 第70-71页 |
| ·基于 MAP-GMM 的压缩感知重建 | 第71-72页 |
| ·数据驱动的非线性压缩感知恢复 | 第72-77页 |
| ·图像块类别估计 | 第73页 |
| ·自适应观测矩阵构造 | 第73-74页 |
| ·数据驱动的自适应非线性压缩感知 | 第74-77页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第77-82页 |
| ·实验说明 | 第77页 |
| ·实验结果与分析 | 第77-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| ·总结 | 第83-84页 |
| ·展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-94页 |
| 硕士期间成果 | 第94-95页 |