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文档简介

山东工商学院本科生毕业论文（设计）开题报告（ 10 届） 学生姓名 李静 院（部） 信电学院 专 业 电子科学与技术 指导教师（签名） 教研室主任（签名） 2014年 4月（本表一式四份,本人、指导教师、院（部）各一份，一份同毕业论文一起装订）1、 论文名称及项目来源论文名称：基于CS的图像处理项目来源：老师提供及网上搜索2、 研究目的和意义 cs是一种新的信号获取的方法，它突破了奈奎斯特采样定理的瓶颈，它将对信号的压缩和采样合并进行，使得测量数据量远远小于传统的采样方法所得的数据量。 3、 国内外研究现状和发展趋势 压缩感知理论(Compressive Sensing)在图像处理领域中的应用主要包括信号的稀疏表示、不相关性测量和信号的重构三个成分。它是利用图像稀疏性这一先验条件来对图像进行编解码的方案其核心思想是只要某高维信号是可压缩的或在某个变换域上具有稀疏性,就可以用一个与变换基不相关的测量矩阵将该信号投影到一个低维空间上,然后通过求解一个最优化问题以较高的概率从这些少量的投影中重构出原始信号。能够以较少的采样资源,较高的采样速度和较低的软硬件复杂度获得原始信号的测量值。该理论已经被广泛应用于数字相机、医学成像、遥感成像、地震勘探、多媒体混合编码、通讯、结构健康监测等领域。本文归纳了压缩感知研究中的关键问题,探讨压缩感知从稀疏约束到低秩约束优化的发展历程,对压缩感知在遥感、地震勘探等几个相关领域的应用研究进行了综述。第1页四、主要研究内容及要解决的问题五、工作的主要阶段、进度和完成时间第2页六、已进行的前期准备工作七、
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