基于压缩感知理论的图像融合与图像编码算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-16页 |
| ·图像融合技术的发展现状 | 第14-15页 |
| ·图像压缩技术的发展现状 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究贡献和内容安排 | 第16-18页 |
| 第2章 压缩感知理论 | 第18-25页 |
| ·压缩感知理论框架 | 第18-22页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第19-20页 |
| ·信号的编码测量 | 第20-21页 |
| ·信号的重构 | 第21-22页 |
| ·图像处理在压缩感知理论中的应用 | 第22-24页 |
| ·图像重构模型 | 第22-23页 |
| ·图像重构仿真实验 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于压缩感知理论的图像融合方法 | 第25-48页 |
| ·图像融合技术简介 | 第25-29页 |
| ·图像融合的过程 | 第25页 |
| ·图像融合的层次 | 第25-28页 |
| ·图像融合的方法 | 第28-29页 |
| ·小波变换在图像融合中的应用 | 第29-37页 |
| ·小波变换原理 | 第29-31页 |
| ·图像的小波变换 | 第31-34页 |
| ·小波变换图像融合过程 | 第34-35页 |
| ·小波图像融合方法 | 第35-37页 |
| ·基于压缩感知理论的图像融合 | 第37-44页 |
| ·基于压缩感知理论的图像融合模型 | 第37-38页 |
| ·确定小波分解级数 | 第38页 |
| ·系数稀疏处理 | 第38页 |
| ·确定测量矩阵 | 第38-39页 |
| ·确定图像融合准则 | 第39页 |
| ·算法实现 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-44页 |
| ·改进的压缩感知理论图像融合方法 | 第44-47页 |
| ·改进的压缩感知理论图像融合模型 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于压缩感知理论的图像编码方法 | 第48-62页 |
| ·图像压缩编码技术简介 | 第48-53页 |
| ·图像压缩编码过程 | 第48页 |
| ·图像压缩编码的分类 | 第48-50页 |
| ·常用的图像压缩编码方法 | 第50-52页 |
| ·图像编码质量的评价 | 第52-53页 |
| ·小波变换在图像压缩编码中的应用 | 第53-54页 |
| ·基于小波变换图像压缩编码基本思想 | 第53-54页 |
| ·基于小波变换图像压缩编码的一般步骤 | 第54页 |
| ·基于压缩感知理论的图像编码方法 | 第54-61页 |
| ·基于 CS 理论的分类量化图像编码系统 | 第55页 |
| ·确定量化编码方法 | 第55-58页 |
| ·确定小波分解级数和测量矩阵 | 第58页 |
| ·算法实现 | 第58页 |
| ·实验结果及分析 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第72页 |
