基于分块压缩感知的图像重构方法研究



基于分块压缩感知的图像重构方法研究

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基于分块压缩感知的图像重构方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
· 研究背景	第8页
· 国内外研究现状	第8-10页
· 压缩感知的应用	第10-11页
· 本文主要研究内容	第11页
· 本文章节安排	第11-13页
第二章压缩感知理论概述	第13-21页
· 压缩感知理论框架	第13-14页
· 压缩感知理论的关键技术	第14-19页
· 信号的稀疏性表示	第14-16页
· 测量矩阵的选取	第16-17页
· 压缩感知重构算法	第17-19页
· 分块压缩感知理论	第19-20页
· 本章小结	第20-21页
第三章基于压缩感知理论的图像分块重构的实现	第21-38页
· 三种稀疏表示方式	第21-26页
· 离散傅立叶变换	第21-22页
· 离散余弦变换	第22-23页
· 小波变换	第23-26页
· 压缩感知理论对一维信号重构的实现	第26-29页
· 压缩感知理论对二维图像重构的实现	第29-35页
· 二维图像直接CS重构	第29-32页
· 二维图像分块CS重构	第32-35页
· 仿真实验结果与分析	第35-37页
· 本章小结	第37-38页
第四章基于离散余弦变换的图像块分类重构方法研究	第38-48页
· 基于DCT稀疏的图像块分类重构	第38-42页
· 观测值数目对重构质量的影响	第38-39页
· 图像块分类重构的实现	第39-42页
· 降低图像块效应的改进方法	第42-45页
· 均值滤波算法	第42-44页
· 改进的全变差调整方法	第44-45页
· 仿真实验结果与分析	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第五章基于小波变换的图像分块重构方法研究	第48-55页
· 离散小波变换	第48-50页
· 小波变换域分块压缩感知的实现	第50-52页
· 对高频子带处理的压缩感知重构方法	第52-54页
· 高频子带进行不同观测值处理	第52页
· 仿真实验结果与分析	第52-54页
· 本章小结	第54-55页
第六章总结与展望	第55-58页
· 论文工作总结	第55-56页
· 展望	第56-58页
参考文献	第58-61页
附录1攻读硕士学位期间撰写的论文	第61-62页
致谢	第62页

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