| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·稀疏表示研究现状 | 第11-13页 |
| ·随机投影矩阵的研究现状 | 第13-14页 |
| ·重构算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·压缩感知的应用 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 压缩感知基础知识 | 第18-32页 |
| ·压缩感知原理 | 第18-21页 |
| ·传统压缩系统 | 第18-19页 |
| ·压缩感知模型 | 第19-20页 |
| ·基本数学定义 | 第20-21页 |
| ·稀疏表示 | 第21-28页 |
| ·稀疏理论 | 第21-23页 |
| ·小波理论 | 第23-25页 |
| ·多尺度几何分析 | 第25-28页 |
| ·投影矩阵 | 第28-31页 |
| ·限制等容性 | 第28-30页 |
| ·相干性 | 第30-31页 |
| ·重构方程 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 图像的多形态稀疏表示 | 第32-50页 |
| ·小波的构造 | 第32-34页 |
| ·Curvelet 变换 | 第34-44页 |
| ·第一代 Curvelet 变换 | 第34-36页 |
| ·第二代 Curvelet 变换 | 第36-42页 |
| ·Curvelet 系数分析 | 第42-44页 |
| ·Brushlet 变换 | 第44-45页 |
| ·基于 MCA 的新型多形态稀疏表示 | 第45-48页 |
| ·实验仿真 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于新型多形态稀疏表示的 CS 图像重构算法的研究 | 第50-74页 |
| ·投影矩阵与迭代收缩阈值算法(IST) | 第50-53页 |
| ·投影矩阵 | 第50-51页 |
| ·迭代收缩阈值算法 | 第51-53页 |
| ·阈值方法 | 第53-55页 |
| ·先分离再重构的算法 | 第55-57页 |
| ·分离重构融合的算法 | 第57-60页 |
| ·先重构再融合的算法 | 第60-62页 |
| ·基于新型多形态稀疏表示和 TwIST 的图像重构 | 第62-67页 |
| ·两步迭代收缩阈值（TwIST）算法 | 第62-63页 |
| ·基于新型多形态稀疏表示和 TwIST 的重构算法 | 第63-67页 |
| ·实验仿真及分析 | 第67-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第81-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 作者简介 | 第83页 |
