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摘要
ABSTRACT
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符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.2 国内外研究现状
1.2.1 图像压缩感知研究现状
1.2.2 基于ROI增强的压缩感知研究现状
1.3 本文的主要工作
第二章 分块压缩感知基础理论
2.2 基于分块观测的场景采样
2.3 图像信号的分块重构算法
2.3.2 基于深度学习的重构算法
2.4 图像重构质量评价标准
2.5 本章小结
第三章 基于分块观测的全图重构压缩感知网络
3.1.1 分块重构存在的问题
3.1.2 全图重构的基本原理
3.2 自适应分块观测矩阵
3.2.1 自适应观测矩阵的基本思想
3.2.2 基于卷积的自适应分块观测
3.3 全图重构网络设计
3.3.2 基于残差学习的图像精修网络
3.4 仿真实验
3.4.2 仿真结果
3.4.3 实验分析
3.5 本章小结
第四章 基于全图重构的 ROI 增强压缩感知网络
4.2 ROI的自适应定位
4.2.1 场景预观测与重构
4.2.2 基于显著性的感兴趣区域定位
4.3 区域增强压缩感知网络设计
4.3.1 感兴趣区域再观测
4.3.2 多分辨重构网络的设计
4.4 基于ROI增强的损失函数
4.5 仿真实验
4.5.2 仿真结果
4.5.3 实验分析
4.6 本章小结
第五章 总结与展望
5.2 工作展望
参考文献
致谢
作者简介
