基于自适应采样的图像压缩感知算法研究



基于自适应采样的图像压缩感知算法研究

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基于自适应采样的图像压缩感知算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 课题研究背景和意义	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-14页
· 稀疏表示研究现状	第11-12页
· 观测矩阵研究现状	第12-13页
· 重构算法研究现状	第13页
· 图像压缩感知研究现状	第13-14页
· 压缩传感应用	第14-15页
· 本文研究内容及安排	第15-16页
第2章基于字典稀疏表示的压缩感知理论	第16-22页
· 基于字典的稀疏表示	第16-18页
· 稀疏信号的定义	第16-17页
· 基于过完备字典的信号稀疏表示	第17-18页
· 随机投影	第18-20页
· 限制等距性	第18-19页
· 不相干性	第19-20页
· 基于字典稀疏表示的图像重构算法	第20-21页
· 本章小结	第21-22页
第3章基于字典稀疏表示的自适应采样压缩感知算法	第22-34页
· 过完备字典的训练和 SL0 算法介绍	第22-25页
· 过完备字典训练过程	第22-23页
· SL0 算法	第23-25页
· 图像自适应采样	第25-29页
· 图像分块	第25页
· 自适应采样	第25-29页
· 算法实现过程	第29-30页
· 实验结果分析与比较	第30-32页
· 本章小结	第32-34页
第4章基于图像稀疏表示和非局部相似性的重构算法	第34-46页
· 图像的非局部相似性和方向字典的训练	第34-36页
· 图像的非局部相似性	第34页
· 方向字典的训练	第34-36页
· 重构算法	第36-38页
· 平滑图像块的重构	第36-37页
· 非平滑图像块的重构	第37-38页
· 重构算法的实现以及算法流程图	第38-39页
· 实验结果分析与比较	第39-44页
· 本章小结	第44-46页
第5章基于优化观测矩阵的压缩感知算法	第46-58页
· 引言	第46-47页
· 相关性理论	第47-48页
· 互相关性的定义	第47-48页
· t-平均相关参数	第48页
· 观测矩阵优化方法	第48-51页
· 基于冗余字典观测矩阵优化方法介绍	第48-49页
· 基于方向字典的优化观测矩阵方法	第49-51页
· 算法实现过程	第51-53页
· 实验结果分析与比较	第53-57页
· 本章小结	第57-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-66页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第66-67页
致谢	第67-68页
作者简介	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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