基于块分割的新型压缩感知算法

发布时间：2018-05-03 00:23

  本文选题：压缩感知 + 小波变换　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2017年04期

【摘要】：针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.
[Abstract]:In order to solve the block effect problem of block compressive sensing algorithm, a new block segmentation and reconstruction algorithm with low complexity and can eliminate block effect is proposed. In sparse representation, the discrete cosine transform (DWT) is used instead of the discrete cosine transform (DWT) to improve the detail components of the image. In the measurement, the measurement matrix is weighted according to the frequency characteristics of the block image to improve the image quality. In order to improve the speed of reconstruction, orthogonal matching matching matching algorithm is used instead of matching tracking algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm can effectively eliminate the block effect without increasing the memory footprint while guaranteeing the reconstruction speed.
【作者单位】： 中国海洋大学信息科学与工程学院;河南牧业经济学院信息与电子工程系;
【基金】：山东省自然科学基金资助项目(ZR2014FQ027) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201513015)
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1836125