章多維信號處理的迴顧與展望

1.1引言

1.2多維信號快速變換

1.2.1快速m�睤 DCT

1.2.2快速m�睤 DWT

1.3多維信號稀疏錶示

1.4多維信號低秩分析

1.5本章小結

第2章多維離散餘弦變換矩陣快速分解

2.1引言

2.2DCT變換矩陣的分解

2.3m�睤 DCT與m�睤比例DCT

2.4m�睤比例DCT快速算法

2.4.1m�睤 Ⅰ型比例DCT

2.4.2m�睤 Ⅱ型比例DCT

2.5計算復雜度比較

2.6本章小結

第3章多維離散小波變換VLSI架構

3.1引言

3.2多維DWT變換的架構

3.3比較與評價

3.3.12�睤 DWT

3.3.23�睤 DWT

3.4本章小結

第4章多維信號稀疏錶示理論與應用

4.1引言

4.2壓縮感知

4.3壓縮感知的應用

4.4本章小結

第5章基於雙樹離散小波變換的圖像/視頻編碼

5.1引言

5.2雙樹離散小波變換

5.2.1解析復小波變換

5.2.2雙樹離散小波變換（DDWT）

5.3基於DDWT的圖像編碼

5.3.1基於DDWT的圖像稀疏錶示

5.3.2DDWT係數特性

5.3.3基於DDWT的圖像編碼

5.4自適應雙樹離散小波包

5.4.1自適應離散小波包

5.4.2自適應雙樹離散小波包

5.4.3ADDWP的圖像/視頻錶示性能

5.5基於ADDWP的圖像/視頻編碼

5.5.1基於率失真優化的稀疏錶示

5.5.2基於ADDWP稀疏錶示的RDO編碼

5.5.3編碼性能比較

5.6本章小結

第6章多維信號的低秩分析理論與應用

6.1引言

6.2矩陣秩小化


6.3矩陣低秩稀疏分解

6.4典型應用舉例

6.4.1矩陣秩小化的應用

6.4.2矩陣低秩稀疏分解的應用

6.5本章小結

第7章稀疏結構下的視覺信息感知

7.1引言

7.2對數和啓發式感知算法

7.2.1低秩與稀疏的數學統一

7.2.2非凸p範數的數學極限

7.2.3非凸啓發式恢復

7.2.4log�瞫um極限下的低秩結構計算

7.2.5理論證明

7.3log�瞫um逼近在數據分析中的應用

7.3.1LHR用於低秩矩陣恢復

7.3.2LHR用於低秩錶示

7.4log�瞫um逼近在立體重建中的應用

7.4.1問題與背景

7.4.2融閤矩陣的建立及特性分析

7.4.3點雲融閤

7.4.4三維重建

7.5本章小結

7.6本章附錄

7.6.1縮寫詞

7.6.2計算LHR的上邊界

7.6.3LHR收斂性的理論證明

第8章保拓撲的動態場景三維重建方法

8.1引言

8.2外研究現狀

8.2.1形狀恢復

8.2.2運動捕捉

8.3基於三維運動估計的動態場景三維重建方法

8.3.1初始運動估計

8.3.2矩陣填充優化

8.3.3場景流的空時選擇

8.4實驗結果與分析

8.4.1計算機仿真實驗

8.4.2實際係統實驗

8.4.3運行時間

8.5本章小結

第9章多維信號的低秩分解與自適應重構

9.1引言

9.2低秩纍積矩陣構造與多維信號的低秩分解

9.3低秩分解在壓縮感知圖像重構中的應用

9.3.1問題描述

9.3.2實驗結果與分析

9.3.3本節小結

9.4低秩分解在圖像超分辨率中的應用

9.4.1圖像超分辨率方法概述

9.4.2基於堆積矩陣低秩特性的圖像超分辨率重構

9.4.3實驗結果與分析

9.4.4本節小結

9.5本章小結

參考文獻

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