基于分析稀疏模型的图像压缩方法的研究



基于分析稀疏模型的图像压缩方法的研究

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基于分析稀疏模型的图像压缩方法的研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-7页
目录	第7-9页
第1章绪论	第9-17页
· 研究背景和研究意义	第9-10页
· 国内外研究现状	第10-14页
· 传统图像编解码技术	第10-11页
· 基于压缩感知的图像编解码技术	第11-13页
· 图像编码技术评价标准	第13-14页
· 研究内容	第14页
· 本文的结构安排	第14-17页
第2章基于压缩感知理论的图像编解码方法	第17-25页
· 引言	第17页
· 压缩感知基本理论	第17-18页
· 压缩感知观测矩阵的设计	第18-19页
· 压缩感知稀疏基的构建	第19-20页
· 压缩感知稀疏模型的优化求解	第20-22页
· 压缩感知理论的应用	第22-23页
· 本章小结	第23-25页
第3章基于分析型 TVWaveletL1 模型的图像压缩	第25-37页
· 引言	第25页
· 基于分析稀疏表示的 TVWL1 模型	第25-26页
· 求解 TVWL1 模型相关算法	第26-29页
· 近似梯度算法	第27-28页
· 组合分裂算法	第28页
· 贪心分析追踪算法	第28-29页
· 图像二维变换矩阵的构建	第29-30页
· 基于分析稀疏表示的图像重建算法	第30-31页
· 实验结果和分析	第31-36页
· 本章小结	第36-37页
第4章基于分析型 TVWaveletL1 模型的大尺度图像压缩	第37-51页
· 引言	第37页
· 基于共轭梯度的 GAP 算法	第37-39页
· 变换矩阵分块策略	第39-41页
· 改进的基于分析稀疏表示图像重建算法	第41-43页
· 实验结果和分析	第43-50页
· 本章小结	第50-51页
结论	第51-53页
参考文献	第53-57页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文	第57-59页
致谢	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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