| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·课题来源与研究意义 | 第13-15页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·研究意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-19页 |
| ·课题主要研究内容与论文组织结构 | 第19-22页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第19-21页 |
| ·论文的组织结构形式 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第2章 压缩传感基本理论与工作系统环境 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·压缩传感的基本理论 | 第24-30页 |
| ·信号的稀疏 | 第24-25页 |
| ·观测采样 | 第25-26页 |
| ·测量矩阵与信号重构 | 第26-28页 |
| ·重构算法 | 第28-30页 |
| ·工作系统与运行环境 | 第30-39页 |
| ·现场可编程门阵列FPGA与嵌入式视觉图像采集系统架构 | 第31-34页 |
| ·FPGA开发运行环境 | 第34-38页 |
| ·Matlab仿真环境 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 嵌入式环境视觉压缩传感稀疏分析 | 第41-61页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·稀疏表达 | 第41-43页 |
| ·小波变换原理 | 第43-45页 |
| ·小波变换稀疏效果分析 | 第45-46页 |
| ·Bandelet稀疏变换原理 | 第46-48页 |
| ·Bandelet稀疏效果分析 | 第48-49页 |
| ·环境视觉图像小波稀疏与Bandelet稀疏分析比较 | 第49-56页 |
| ·小波稀疏/Bandelet稀疏压缩传感与恢复重构流程 | 第50-51页 |
| ·小波稀疏/Bandelet稀疏效果分析 | 第51-56页 |
| ·小波稀疏变换在FPGA上的实现 | 第56-57页 |
| ·小波稀疏变换环境视觉压缩传感恢复效果 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 嵌入式环境视觉压缩传感观测矩阵设计 | 第61-77页 |
| ·引言 | 第61-64页 |
| ·一种伪随机序列二值观测矩阵的设计与实现 | 第64-69页 |
| ·稀疏变换矢量化与观测矩阵表达 | 第64-65页 |
| ·伪随机码产生与观测矩阵生成 | 第65-67页 |
| ·伪随机序列观测矩阵压缩传感结果仿真 | 第67-69页 |
| ·基于向量表达的二值随机观测矩阵 | 第69-72页 |
| ·基于向量表达的二值观测矩阵构造 | 第69-70页 |
| ·基于向量表达的二值观测矩阵压缩传感结果仿真与分析 | 第70-72页 |
| ·确定性简单二值观测矩阵构建与观测矩阵比较分析 | 第72-76页 |
| ·确定性简单二值观测矩阵构建与重构效果 | 第72-73页 |
| ·观测矩阵比较分析 | 第73-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 嵌入式环境视觉压缩传感纹理特征识别分析 | 第77-90页 |
| ·引言 | 第77-78页 |
| ·环境视觉纹理图像特征描述 | 第78-82页 |
| ·图像的纹理特征 | 第78-79页 |
| ·纹理特征的提取与描述 | 第79-81页 |
| ·典型环境图像纹理特征分析 | 第81-82页 |
| ·基于传统高斯观测矩阵的压缩传感纹理特征识别 | 第82-85页 |
| ·典型环境图像的高斯观测测量纹理特征提取与分析 | 第82-84页 |
| ·高斯观测压缩传感典型环境图像纹理特征识别 | 第84-85页 |
| ·基于确定性二值观测矩阵的压缩传感纹理特征识别 | 第85-87页 |
| ·典型环境图像的确定性二值观测矩阵纹理特征提取与分析 | 第85-86页 |
| ·确定性二值观测矩阵压缩传感典型环境图像纹理特征识别 | 第86-87页 |
| ·压缩传感直接纹理特征识别比较分析与总结 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第6章 总结与展望 | 第90-93页 |
| ·全文总结 | 第90-91页 |
| ·存在的不足与工作展望 | 第91-93页 |
| 参考文献 | 第93-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 附录1：读博期间撰写科研学术论文情况 | 第103-104页 |
| 附录2：读博期间承担科研工作情况 | 第104页 |
