信號(hào)與圖像的稀疏分解及初步應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　信號(hào)與圖像的稀疏分解是信號(hào)與圖像的一種新的分解方法，在信號(hào)與圖像的壓縮編碼、去噪、信號(hào)的時(shí)頻分析與信號(hào)識(shí)別等方面有著極為廣闊的前景，是信號(hào)與圖像處理研究領(lǐng)域中一個(gè)新的很有意義的研究方向。本書總結(jié)了國(guó)際上在這一研究方向的研究進(jìn)展以及任教多年來(lái)的研究成果。在稀疏分解應(yīng)用方面，重點(diǎn)介紹了作者在信號(hào)處理及圖像壓縮編碼方面的研究成果?！　”緯m合于從事信號(hào)與信息處理、圖像處理與壓縮編碼等方面工作的研科工作人員和研究生學(xué)習(xí)、研究中使用。

書籍目錄

第1章　信號(hào)空間理論基礎(chǔ)　1.1　信號(hào)集及其映射　1.2　信號(hào)空間的基本概念　參考資料第2章　信號(hào)和圖像的基本于完備原子庫(kù)的稀疏表示與稀疏分解　2.1　引言　　2.2　信號(hào)的稀疏逼近　2.3　稀疏信號(hào)的精確重構(gòu)條件　2.4　過(guò)完備不相干級(jí)聯(lián)原子庫(kù)　2.5　結(jié)束語(yǔ)　參考資料第3章　基于MP的信號(hào)與圖像稀疏分解方法　3.1　引言　　3.2　基于MP的信號(hào)稀疏分解　3.3　MP算法的兩大類實(shí)現(xiàn)方法　3.4　MP算法改進(jìn)算法——OMP算法　參考資料第4章　信號(hào)稀疏分解快速算法　4.1　引言　　4.2　原子能量特性及在快速算法中的應(yīng)用　4.3　基于智能計(jì)算和MP的信號(hào)稀疏分解　4.4　基于原子庫(kù)集合劃分和FFT的信號(hào)稀疏分解MP算法　4.5　總結(jié)　參考資料第5章　信號(hào)稀疏分解在信號(hào)處理中的應(yīng)用　5.1　稀疏分解在信號(hào)去噪中的應(yīng)用　5.2　稀疏分解在微弱信號(hào)檢測(cè)中的應(yīng)用　5.3　稀疏分解在陣列信號(hào)處理中的應(yīng)用　5.4　緒論　參考資料第6章　基于MP的圖像稀疏分解快速算法  6.1  圖像稀疏分解的原子庫(kù)  6.2  基于原子能量特性的圖像稀疏分解算法  6.3　在低維空間實(shí)現(xiàn)的圖像稀疏分解算法　6.4　基于智能計(jì)算的圖像MP稀疏分解　參考資料第7章　稀疏分解在圖像去噪中的應(yīng)用　7.1　稀疏分解圖像去噪原理　7.2　稀疏分解中圖像上信息與噪聲的區(qū)分　7.3　稀疏分解圖像去噪與最佳模板去噪的比較　參考資料第8章　稀疏分解在圖像低比特率壓縮中的應(yīng)用　8.1　引言　8.2　基于稀疏分解的圖像壓縮國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析　8.3　基于稀疏分解的圖像壓縮方法　　8.4　基于排序差分和稀疏分解的圖像壓縮編碼方法　8.5　緒論　參考資料致謝附錄A　基于MP的信號(hào)稀疏分解參考程序附錄B　基于MP的信號(hào)參數(shù)估計(jì)參考程序附錄C　基于GA和MP的信號(hào)稀疏分解參考程序附錄D　利用FFT實(shí)現(xiàn)基于MP的信號(hào)稀疏分解參考程序

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