| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第15-26页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 压缩感知基本理论 | 第15-19页 |
| 2.2.1 信号稀疏表示 | 第16页 |
| 2.2.2 信号的压缩采样 | 第16-17页 |
| 2.2.3 信号的重构 | 第17-19页 |
| 2.3 经典重构算法的性能仿真对比 | 第19-25页 |
| 2.3.1 正交匹配追踪算法(OMP) | 第19-20页 |
| 2.3.2 多假设重构算法(MH) | 第20-21页 |
| 2.3.3 全变差重构算法(TV) | 第21-23页 |
| 2.3.4 三种算法重构仿真对比 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于非局部自相似模型的图像恢复 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基于非局部稀疏模型的图像压缩感知重构 | 第27-32页 |
| 3.2.1 非局部相似块匹配 | 第27-29页 |
| 3.2.2 非局部稀疏滤波及算法描述 | 第29-30页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.3 非局部低秩先验模型及其改进 | 第32-38页 |
| 3.3.1 低秩矩阵理论概述 | 第32-33页 |
| 3.3.2 非局部低秩模型及其改进 | 第33-35页 |
| 3.3.3 基于非局部低秩先验模型的图像去噪 | 第35-36页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 结合全变差与非局部先验的图像压缩感知重构 | 第39-47页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基于全变差与非局部稀疏先验的图像压缩感知重构 | 第39-41页 |
| 4.3 联合全变差与非局部低秩的图像压缩感知重构 | 第41-44页 |
| 4.3.1 χ 子问题的求解 | 第42-43页 |
| 4.3.2 I子问题的求解 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 论文总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录：攻读学位期间所发表/录用的学术论文目录 | 第55页 |