| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·数字图像压缩的发展和应用 | 第11-13页 |
| ·图像压缩的基本概念 | 第11-12页 |
| ·压缩传感技术 | 第12-13页 |
| ·压缩传感的目的 | 第13页 |
| ·压缩传感的发展现状 | 第13-16页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 压缩传感矩阵的构造方法 | 第17-25页 |
| ·离散采样的介绍 | 第17-19页 |
| ·一个压缩传感矩阵的构造 | 第19-20页 |
| ·压缩传感矩阵的确定结构 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 随机映射中采用统一编码方法的次优化信号恢复 | 第25-51页 |
| ·稀疏信号的精确重建原理 | 第25-34页 |
| ·稀疏信号的精确重建 | 第25-27页 |
| ·能量法则 | 第27-29页 |
| ·从随机测量中近似恢复ωl_p | 第29-31页 |
| ·UUP：统一的不确定原理 | 第31-33页 |
| ·ERP：精确的重建原理 | 第33-34页 |
| ·在l_1 —范数中的稳定性 | 第34-35页 |
| ·范数中的稳定性 | 第35-38页 |
| ·定理的扩展 | 第35-36页 |
| ·定理3.4 的证明 | 第36-38页 |
| ·高斯整体的最小化唯一性 | 第38页 |
| ·随机矩阵的特征值 | 第38-41页 |
| ·高斯整体 | 第38-40页 |
| ·二元整体 | 第40-41页 |
| ·Fourier 整体 | 第41页 |
| ·ERP 和WERP 的证明 | 第41-43页 |
| ·关于精确的重建原理 | 第43-46页 |
| ·Gaussian 整体 | 第43-44页 |
| ·二元整体 | 第44-45页 |
| ·Fourier 整体 | 第45-46页 |
| ·FOURIER 整体的统一不确定原理 | 第46-50页 |
| ·“统一”编码 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 压缩传感随机矩阵的有限等距性质 | 第51-61页 |
| ·有限维数空间的宽度 | 第51-52页 |
| ·压缩传感(CS)矩阵的构造 | 第52-55页 |
| ·JOHNSON-LINDENSTRAUSS (JL)定理和测量的压缩 | 第55-57页 |
| ·在压缩不等式中证明RIP | 第57-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 第5章 压缩传感技术的应用探讨 | 第61-75页 |
| ·一维信号的压缩对比分析 | 第61-63页 |
| ·二维图片的压缩恢复对比分析 | 第63-68页 |
| ·字母图片的压缩恢复对比分析 | 第68-71页 |
| ·带有汉字的二维图片的压缩恢复对比分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者简介 | 第82页 |