| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·随机测量矩阵的研究 | 第9页 |
| ·最优基的选择问题 | 第9页 |
| ·重建算法的研究 | 第9-10页 |
| ·压缩传感的应用 | 第10-11页 |
| ·主要研究内容及其论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 压缩传感理论简介 | 第12-20页 |
| ·传统的压缩方式 | 第12-13页 |
| ·压缩传感中的信号拾取与重建 | 第13-14页 |
| ·特征信息的拾取 | 第13页 |
| ·信号重建 | 第13-14页 |
| ·C S 技术的两个约束条件 | 第14-16页 |
| ·有限等距性质 | 第16页 |
| ·非相干性 | 第16-18页 |
| ·常用的随机矩阵 | 第18-20页 |
| 第3章 GROUPLET 变换简介 | 第20-24页 |
| ·GROUPLET 变换 | 第20页 |
| ·正交Grouplet 变换 | 第20-24页 |
| ·Grouplet 正变换 | 第20-22页 |
| ·Grouplet 反变换 | 第22-24页 |
| 第4章 几个变换空间中的稀疏表示 | 第24-28页 |
| ·傅里叶空间中的稀疏表示 | 第24-25页 |
| ·小波空间下的稀疏表示 | 第25-26页 |
| ·在GROUPLET空间下的稀疏表示 | 第26-28页 |
| 第5章 图像的重建算法简介 | 第28-37页 |
| ·常用的重建算法介绍 | 第28页 |
| ·正交匹配追踪算法及其应用 | 第28-32页 |
| ·正交匹配追踪算法简介 | 第28-29页 |
| ·正交匹配追踪算法在图像重建上的应用 | 第29-32页 |
| ·稀疏表示梯度投影算法 | 第32-35页 |
| ·稀疏表示梯度投影算法简介 | 第32-33页 |
| ·稀疏表示梯度投影算法在图像重建上的应用 | 第33-35页 |
| ·实验结果比对分析 | 第35-37页 |
| 第6章 非理想情况下的稀疏表示和重建 | 第37-39页 |
| ·信号或者图像的近似稀疏表示 | 第37页 |
| ·信号或图像在有噪情况下的稀疏表示 | 第37-39页 |
| 第7章 基于GROUPLET 变换的压缩传感技术 | 第39-47页 |
| ·基于GROUPELET 变换的压缩传感技术在图像处理上的实验 | 第39-45页 |
| ·实验分析 | 第45-47页 |
| 第8章 压缩传感技术在超声医学图像上的应用 | 第47-51页 |
| ·超声医学图像简介 | 第47-48页 |
| ·超声医学图像的重建 | 第48-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 发表论文情况 | 第57-58页 |
| 作者简历 | 第58页 |