基于新型多形态稀疏表示的压缩感知图像重构算法研究



基于新型多形态稀疏表示的压缩感知图像重构算法研究

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基于新型多形态稀疏表示的压缩感知图像重构算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-18页
· 课题研究背景	第10-11页
· 国内外研究现状	第11-16页
· 稀疏表示研究现状	第11-13页
· 随机投影矩阵的研究现状	第13-14页
· 重构算法的研究现状	第14-15页
· 压缩感知的应用	第15-16页
· 本文的研究内容	第16-18页
第2章压缩感知基础知识	第18-32页
· 压缩感知原理	第18-21页
· 传统压缩系统	第18-19页
· 压缩感知模型	第19-20页
· 基本数学定义	第20-21页
· 稀疏表示	第21-28页
· 稀疏理论	第21-23页
· 小波理论	第23-25页
· 多尺度几何分析	第25-28页
· 投影矩阵	第28-31页
· 限制等容性	第28-30页
· 相干性	第30-31页
· 重构方程	第31页
· 本章小结	第31-32页
第3章图像的多形态稀疏表示	第32-50页
· 小波的构造	第32-34页
· Curvelet 变换	第34-44页
· 第一代 Curvelet 变换	第34-36页
· 第二代 Curvelet 变换	第36-42页
· Curvelet 系数分析	第42-44页
· Brushlet 变换	第44-45页
· 基于 MCA 的新型多形态稀疏表示	第45-48页
· 实验仿真	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第4章基于新型多形态稀疏表示的 CS 图像重构算法的研究	第50-74页
· 投影矩阵与迭代收缩阈值算法(IST)	第50-53页
· 投影矩阵	第50-51页
· 迭代收缩阈值算法	第51-53页
· 阈值方法	第53-55页
· 先分离再重构的算法	第55-57页
· 分离重构融合的算法	第57-60页
· 先重构再融合的算法	第60-62页
· 基于新型多形态稀疏表示和 TwIST 的图像重构	第62-67页
· 两步迭代收缩阈值（TwIST）算法	第62-63页
· 基于新型多形态稀疏表示和 TwIST 的重构算法	第63-67页
· 实验仿真及分析	第67-73页
· 本章小结	第73-74页
结论	第74-76页
参考文献	第76-81页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第81-82页
致谢	第82-83页
作者简介	第83页

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