基于压缩感知的深空探测图像压缩研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 现阶段研究工作存在的问题与不足 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要内容和结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 压缩感知编码框架 | 第15-24页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 压缩感知基础理论 | 第15-19页 |
| 2.2.1 信号的稀疏表示 | 第16-17页 |
| 2.2.2 信号的CS压缩原理 | 第17-18页 |
| 2.2.3 还原模型及常用重构算法 | 第18-19页 |
| 2.3 RIP条件分析 | 第19-21页 |
| 2.3.1 RIP条件 | 第19-20页 |
| 2.3.2 相关性准则 | 第20-21页 |
| 2.4 压缩感知压缩值的量化编码 | 第21-23页 |
| 2.4.1 压缩感知的均匀量化 | 第21-22页 |
| 2.4.2 压缩感知的非均匀量化 | 第22页 |
| 2.4.3 压缩感知的矢量量化 | 第22-23页 |
| 2.4.4 压缩感知的渐进式量化 | 第23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第3章 深空探测图像的RIP条件研究 | 第24-37页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 深空图像CS压缩的RIP分析 | 第24-36页 |
| 3.2.1 不同压缩矩阵和稀疏基的RIP条件分析 | 第24-26页 |
| 3.2.2 深空探测图像的稀疏表示对比研究 | 第26-32页 |
| 3.2.3 深空探测图像的CS压缩矩阵对比研究 | 第32-36页 |
| 3.3 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于压缩感知压缩值特性的LLoyds量化 | 第37-45页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 基于压缩感知的量化编码 | 第37-38页 |
| 4.3 基于压缩感知压缩值特性的Lloyds量化 | 第38-44页 |
| 4.3.1 量化精度和压缩值的制约关系 | 第38-39页 |
| 4.3.2 压缩感知压缩值分布特性 | 第39-41页 |
| 4.3.3 基于压缩值特性的Lloyds量化 | 第41-43页 |
| 4.3.4 Lloyds量化精度的确定 | 第43-44页 |
| 4.4 小结 | 第44-45页 |
| 第5章 编码端低复杂度压缩策略 | 第45-54页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 分块分离结合的低复杂度压缩策略 | 第45-50页 |
| 5.2.1 分块大小对重构效果的影响 | 第45-47页 |
| 5.2.2 分离压缩比对于重构的效果的影响 | 第47-48页 |
| 5.2.3 分块分离结合对于重构结果的影响 | 第48-50页 |
| 5.3 重叠法减小分块效应 | 第50-53页 |
| 5.3.1 分块效应 | 第50-51页 |
| 5.3.2 重叠法减小分块效应 | 第51-53页 |
| 5.4 小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
