基于压缩感知的无线多媒体传感器网络视频重构算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及其进展 | 第10-14页 |
| 1.2.1 无线多媒体传感器网络研究和发展概况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 压缩感知研究和发展概况 | 第12-14页 |
| 1.3 本论文研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第16-22页 |
| 2.1 压缩感知理论的提出 | 第16页 |
| 2.2 压缩感知理论框架 | 第16-20页 |
| 2.2.1 信号稀疏表示 | 第17-18页 |
| 2.2.2 信号投影测量 | 第18-19页 |
| 2.2.3 信号重构算法 | 第19-20页 |
| 2.3 信号重构质量的评价标准 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于压缩感知的WMSN视频图像重构算法 | 第22-36页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 WMSN视频图像的稀疏处理 | 第22-27页 |
| 3.2.1 视频图像的冗余 | 第22-24页 |
| 3.2.2 视频图像的稀疏表示 | 第24-27页 |
| 3.3 基于贪婪算法的WMSN视频图像重构 | 第27-31页 |
| 3.3.1 正交匹配追踪算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 正则化正交匹配追踪算法 | 第29-30页 |
| 3.3.3 实验仿真与分析 | 第30-31页 |
| 3.4 基于凸优化算法的WMSN视频图像重构 | 第31-35页 |
| 3.4.1 基追踪算法 | 第31-32页 |
| 3.4.2 梯度投影算法 | 第32-34页 |
| 3.4.3 实验仿真与分析 | 第34-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于改进梯度投影法的WMSN视频重构 | 第36-46页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 压缩感知视频数据获取模型 | 第36-38页 |
| 4.3 改进的梯度投影重构算法 | 第38-42页 |
| 4.3.1 预览视频重构 | 第38页 |
| 4.3.2 测量矩阵的设计 | 第38-39页 |
| 4.3.3 运动矢量的提取 | 第39-41页 |
| 4.3.4 高分辨率视频重构 | 第41-42页 |
| 4.4 实验仿真与分析 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于改进迭代收缩阈值法的WMSN视频重构 | 第46-52页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 迭代收缩阈值算法流程 | 第46-47页 |
| 5.3 改进的迭代收缩阈值算法 | 第47-48页 |
| 5.4 实验仿真与分析 | 第48-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
