| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第16-18页 |
| 2 基本理论介绍 | 第18-28页 |
| 2.1 Nyquist采样定理 | 第18-19页 |
| 2.2 压缩感知理论 | 第19-26页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第21-22页 |
| 2.2.2 测量矩阵的设计 | 第22-24页 |
| 2.2.3 信号重构算法设计 | 第24-26页 |
| 2.3 分块压缩感知思想 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于GISA联合稀疏表示的遥感图像压缩感知重构算法 | 第28-41页 |
| 3.1 前言 | 第28页 |
| 3.2 改进联合稀疏表示模型 | 第28-30页 |
| 3.3 GISA算法的基本描述 | 第30-31页 |
| 3.4 基于GISA的改进联合稀疏表示模型优化求解算法 | 第31-34页 |
| 3.5 重构实验结果及其分析 | 第34-39页 |
| 3.5.1 遥感图像实验样本 | 第34-36页 |
| 3.5.2 实验结果及其分析 | 第36-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 4 基于ALM联合稀疏表示的遥感图像压缩感知重构算法 | 第41-54页 |
| 4.1 改进联合稀疏表示模型 | 第41-42页 |
| 4.2 ALM算法的基本描述 | 第42-43页 |
| 4.3 基于ALM的改进联合稀疏表示模型优化求解算法 | 第43-47页 |
| 4.4 重构实验结果及其分析 | 第47-53页 |
| 4.4.1 遥感图像实验样本 | 第47-48页 |
| 4.4.2 实验结果及其分析 | 第48-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
