| Abstract | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·压缩感知技术的研究背景与现状 | 第7-9页 |
| ·重构质量评价方法 | 第9-11页 |
| ·图像的主观评价 | 第9-10页 |
| ·图像的客观评价 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 压缩感知理论 | 第13-23页 |
| ·奈奎斯特定理的局限性 | 第13页 |
| ·压缩感知理论的提出 | 第13-14页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第14-22页 |
| ·信号的稀疏分解 | 第16-17页 |
| ·观测矩阵设计 | 第17-20页 |
| ·图像的重构模型 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于快速投影LANDWEBER迭代压缩感知算法 | 第23-41页 |
| ·BCS迭代投影算法 | 第23-26页 |
| ·分块式CS | 第23-24页 |
| ·投影Landweber算法 | 第24-25页 |
| ·算法描述与分析 | 第25-26页 |
| ·快速投影Landweber迭代重构 | 第26-31页 |
| ·重叠BCS观测矩阵 | 第26-28页 |
| ·自适应投影Landweber迭代 | 第28-29页 |
| ·算法重构过程 | 第29-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-39页 |
| ·参数设置 | 第31-34页 |
| ·算法性能分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于冗余字典的自适应观测数目正交匹配追踪算法 | 第41-57页 |
| ·正交匹配追踪算法 | 第41-42页 |
| ·自适应观测数目矩阵设计 | 第42-44页 |
| ·冗余字典的训练 | 第44-48页 |
| ·冗余字典训练算法原理 | 第44-45页 |
| ·K-SVD算法 | 第45-48页 |
| ·图像重构过程 | 第48-50页 |
| ·实验结果与分析 | 第50-54页 |
| ·参数设置 | 第50-51页 |
| ·算法性能分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| ·本文所做的工作 | 第57页 |
| ·下一步工作展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |