声明
摘要
1绪论
1.1课题研究意义
1.2国内外研究现状
1.2.1基于插值的错误隐藏技术
1.2.2基于稀疏表示的错误隐藏技术
1.3论文的主要内容和结构安排
2相关工作
2.1基于稀疏的错误隐藏的基本框架
2.2模板匹配方法
2.2.1基于归一化积模板匹配算法
2.2.2基于相关性检测的匹配算法
2.2.3基于固定阈值的欧式距离模板匹配算法
2.3局部线性相关模型方法
2.3.1基于最小二乘法的局部线性相关模型
2.3.2基于脊回归的局部线性相关模型
3基于动态阈值与典型相关分析的双稀疏优化
3.1基于动态阈值的模板匹配
3.1.1研究动机
3.1.2动态阈值的计算
3.1.3基于动态阈值的模板匹配
3.2基于典型相关分析的局部线性相关模型
3.2.1研究动机
3.2.2典型相关分析的基本原理
3.2.3基于典型相关分析的初始重构值x的求解
3.3本文算法框架及流程
3.4本章小结
4实验结果及分析
4.1实验数据及参数配置
4.1.1实验数据
4.1.2实验场景
4.1.3实验评测方法
4.2实验结果与分析
4.2.1独立丢失情况下的实验结果
4.2.2连续丢失情况下的实验结果
4.2.3随机丢失情景下的实验结果
4.3本章小结
5总结与展望
5.1本文总结
5.2展望
参考文献
攻读硕士期间的主要科研成果
致谢
武汉大学;