压缩感知算法改进及其在图像和视频编码中的应用



压缩感知算法改进及其在图像和视频编码中的应用

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压缩感知算法改进及其在图像和视频编码中的应用

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-15页
· 课题背景	第8-10页
· 国内外研究现状	第10-13页
· 论文工作及组织结构	第13-15页
第二章压缩感知理论介绍	第15-29页
· 信号的稀疏性	第15-18页
· 测量矩阵	第18-21页
· 不相干性	第18-19页
· 限制等容性	第19-20页
· 常用的测量矩阵	第20-21页
· 重构算法介绍	第21-27页
· 稀疏信号的重构	第21-22页
· 最小l_0范数模型	第22-23页
· 匹配追踪类算法	第23-24页
· 最小l_1范数模型	第24-27页
· 本章小结	第27-29页
第三章信号重构算法与测量矩阵改进	第29-43页
· 梯度算法简介	第29-30页
· 基于梯度的二维信号重构算法	第30-35页
· 二维信号的TV算法介绍	第30-31页
· 初值的选择	第31-33页
· 迭代阈值	第33-34页
· 迭代过程	第34-35页
· 测量矩阵的设计	第35-40页
· 二维频域测量矩阵	第35-38页
· 测量矩阵的改进	第38-40页
· 改进算法的实验分析	第40-42页
· 本章小结	第42-43页
第四章压缩感知在图像编码中的应用	第43-59页
· 基于压缩感知的图像编码介绍	第43-44页
· 图像边缘与梯度的耦合性	第44-47页
· CS编码与传统编码对不同图像重建质量的影响	第47-51页
· 基于图像边缘的自适应算法	第51-55页
· 边界的确定	第51-53页
· 自适应算法描述	第53-55页
· 自适应的图像重建实验	第55-58页
· 本章小结	第58-59页
第五章压缩感知算法在视频编码中的应用	第59-71页
· 基于压缩感知理论的视频编码方法研究现状	第59-60页
· 基于压缩感知的自适应视频编码方法	第60-67页
· 自适应视频编码基本原理	第60-63页
· 残差图像的自适应编码	第63-66页
· 阈值τ_2的选取	第66-67页
· 实验验证与比较	第67-70页
· 本章小结	第70-71页
第六章总结与展望	第71-73页
· 论文总结	第71-72页
· 工作展望	第72-73页
参考文献	第73-76页
攻读硕士学位期间发表的论文	第76-77页
攻读硕士学位期间参加的科研项目	第77-78页
致谢	第78页

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