非扩张映像与伪压缩映像的迭代方法研究的开题报告题目：非扩张映像与伪压缩映像的迭代方法研究背景：在图像处理领域中，图像的压缩与恢复是非常重要的研究方向。传统的压缩算法主要是基于离散余弦变换（DCT）和小波变换（Wavelet）等技术，这些算法的运算复杂度较高，计算时间较长。为了提高图像处理的效率，近年来，研究人员提出了非扩张映像算法（Non-expansiveimaging）和伪压缩映像算法（Pseudo-compressiveimaging）等迭代算法，以减少计算量并提高图像的处理速度。非扩张映像算法是一种基于投影算子的迭代算法，采用非线性映射来将原始图像缩小，同时保持其在像素空间中的特征不变。这种算法不需要进行像素值的转换，因此可以保持图像的质量和清晰度。伪压缩映像算法则是一种新型的压缩算法，它采用随机映射来将原始图像投影到一个低维度空间中，从而减少所需的存储空间和计算时间。通过采集重构算法，可以将压缩后的图像恢复到原始质量。研究目的：本文旨在研究非扩张映像算法和伪压缩映像算法，探究它们在图像压缩与恢复中的应用，并提出相应的迭代方法，使压缩后的图像在恢复时能够保持清晰度和精度。研究内容：1.综述非扩张映像算法和伪压缩映像算法的原理和应用；2.基于非扩张映像算法和伪压缩映像算法，提出相应的迭代方法；3.构建样本数据集，用研究的迭代方法进行实验，并评估算法的效果；4.分析实验结果，总结研究结论，并探究进一步的应用场景。研究意义：非扩张映像算法和伪压缩映像算法是图像处理领域内的先进技术，可以应用于多个领域，如图像储存、图像传输等。本文通过对这两种算法进行深入研究，提出迭代方法并进行实验，有助于提高图像处理的速度和质量，为相关应用的研究提供指导和参考。预期成果：1.提出基于非扩张映像算法和伪压缩映像算法的迭代方法；2.构建样本数据集，用研究的迭代方法进行实验，并评估算法的效果；3.发表相关论文和会议论文，将研究成果推广到工业领域。