| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 稀疏度自适应匹配追踪算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于非局部相似性的视频压缩感知方案研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 视频角点检测方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作和内容安排 | 第15-16页 |
| 2 基于变步长的压缩感知重构算法 | 第16-31页 |
| 2.1 基于优化步长的稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第16-23页 |
| 2.1.1 稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 优化步长改变方法 | 第18页 |
| 2.1.3 基于优化步长的稀疏度自适应匹配追踪算法 | 第18-20页 |
| 2.1.4 实验结果与分析 | 第20-23页 |
| 2.2 基于变步长的正则回溯SAMP压缩感知重构算法 | 第23-29页 |
| 2.2.1 稀疏度自适应正则回溯匹配追踪算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于变步长的正则回溯SAMP压缩感知重构算法 | 第24-27页 |
| 2.2.3 实验结果与分析 | 第27-29页 |
| 2.3 重构算法对比与仿真分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知重构算法 | 第31-44页 |
| 3.1 分布式视频压缩感知 | 第31-36页 |
| 3.1.1 分布式视频压缩感知框架 | 第31-32页 |
| 3.1.2 分布式视频压缩感知多假设重构算法 | 第32-35页 |
| 3.1.3 测量值误差稀疏重构 | 第35-36页 |
| 3.2 基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知重构算法 | 第36-38页 |
| 3.2.1 加权非局部相似性 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于加权非局部相似性的分布式视频压缩感知重构算法 | 第37-38页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于角点检测的分布式视频压缩感知多假设重构算法 | 第44-55页 |
| 4.1 角点检测原理 | 第44-45页 |
| 4.2 基于角点检测的分布式视频压缩感知多假设重构算法 | 第45-49页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 角点检测距离与非局部相似性距离对比 | 第49-50页 |
| 4.3.2 重构质量分析 | 第50-53页 |
| 4.3.3 重构时间分析 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结和展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
