压缩传感理论研究及其在图像纹理分割中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·压缩传感理论简介 | 第12-14页 |
| ·压缩感知的发展现状 | 第14-16页 |
| ·本文工作和文章组织 | 第16-17页 |
| 第2章 压缩传感理论的理论基础 | 第17-31页 |
| ·压缩传感的基本模型 | 第17-19页 |
| ·信号的稀疏性 | 第17-18页 |
| ·信号的恢复和重构 | 第18-19页 |
| ·信号重构的原则 | 第19-22页 |
| ·一致不确定性原则 | 第19-20页 |
| ·精确重建原则 | 第20-22页 |
| ·压缩传感理论的鲁棒性 | 第22-26页 |
| ·实验结果 | 第26-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 测量矩阵的优化 | 第31-47页 |
| ·压缩传感的扩展模型 | 第31-35页 |
| ·测量矩阵的优化算法 | 第35-44页 |
| ·最优投影矩阵的设计 | 第36-40页 |
| ·有效投影矩阵 | 第40-42页 |
| ·基于K-SVD 的同时优化算法 | 第42-44页 |
| ·最小化互相关参数的最优投影矩阵设计算法 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 改进的分段线性路径解算法 | 第47-59页 |
| ·分段线性路径解算法简介 | 第47-53页 |
| ·分段线性路径解算法的理论基础 | 第47-50页 |
| ·分段线性路径解算法的流程 | 第50页 |
| ·实验结果 | 第50-53页 |
| ·分段线性路径解算法的缺点和改进方法的分析 | 第53-55页 |
| ·改进方法的实验验证 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 压缩传感理论在图像纹理分割中的应用 | 第59-69页 |
| ·基础知识 | 第59-61页 |
| ·纹理的稀疏表示 | 第59-60页 |
| ·位置算子 | 第60-61页 |
| ·纹理识别和分割 | 第61-64页 |
| ·粗分割 | 第61-64页 |
| ·细分割 | 第64页 |
| ·实验结果 | 第64-68页 |
| ·纹理识别和分割实验 | 第64-67页 |
| ·鲁棒性 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文总结 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第76页 |
