基于自适应压缩感知的图像处理算法研究

发布时间：2017-05-28 09:10

  本文关键词：基于自适应压缩感知的图像处理算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：压缩感知理论是信号处理方面一个新兴的革命性理论。在采样阶段,依据各图像块的稀疏度不同自适应选择采样率,可以有效提高压缩采样效率,节省存储和传输资源。因此自适应采样方法成为压缩感知研究领域的一个热点。图像边缘提取后的边缘信息与离散余弦变换系数都是衡量图像块复杂度的重要标准。本文针对应用压缩感知理论自适应压缩采样图像时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种基于稀疏度拟合的精确自适应采样方法。该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数。基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构得到的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5dB以上。相比粗糙自适应算法,在平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值。另外,本文结合Bessel边缘检测算法和利用边缘检测信息的多尺度分块压缩感知采样方法,提出一种更准确的利用边缘检测信息自适应决定采样率的算法,与原有算法相比在相同采样率下,接收端图像获得了更好的重构质量,尤其对于纹理复杂图像也有明显的改进效果。
【关键词】：压缩感知 自适应采样 稀疏度 数据拟合 Bessel边缘检测
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外发展趋势和研究现状11-14
• 1.2.1 压缩感知采样算法发展及研究现状12
• 1.2.2 压缩感知重构算法发展及研究现状12-14
• 1.3 论文章节安排14-16
• 第2章 压缩感知理论16-31
• 2.1 压缩感知理论简介16-18
• 2.1.1 压缩感知问题描述16
• 2.1.2 压缩感知理论数学模型16-18
• 2.2 压缩感知理论的研究内容18-21
• 2.2.1 信号的稀疏变换18-19
• 2.2.2 设计合适的观测矩阵19-21
• 2.3 压缩感知理论的关键问题21-27
• 2.3.1 分块压缩感知的描述21
• 2.3.2 信号的重构算法21-27
• 2.4 压缩感知理论的硬件实现27-28
• 2.5 图像质量评价标准28-29
• 2.6 压缩感知理论的应用前景29-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第3章 基于稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法31-46
• 3.1 分块压缩感知31
• 3.2 基于TV准则的图像分块重构算法31-36
• 3.2.1 最小全变分算法(TV)31-32
• 3.2.2 TV准则的梯度计算方法32-33
• 3.2.3 不同重构算法实验结果分析比较33-36
• 3.3 不同采样率重构效果的比较36-37
• 3.4 图像稀疏度的判断准则37
• 3.5 精确自适应选择采样率37-39
• 3.6 基于最小二乘法的数据拟合39-43
• 3.6.1 拟合优度原理及最佳阶数选择39-41
• 3.6.2 实验拟合结果41-43
• 3.7 实验结果及分析43-45
• 3.8 本章小结45-46
• 第4章 基于Bessel边缘提取的多尺度自适应压缩感知46-63
• 4.1 小波变换46-49
• 4.1.1 小波的概念46
• 4.1.2 小波展开46-47
• 4.1.3 小波多分辨分析47-49
• 4.2 小波多尺度BCS理论基础49-51
• 4.2.1 MS-BCS-SPL问题描述49-50
• 4.2.2 多尺度重构算法50-51
• 4.3 Bessel边缘检测方法51-55
• 4.3.1 Bessel边缘检测方法介绍51-52
• 4.3.2 实验仿真参数设置及说明52-53
• 4.3.3 Bessel边缘检测方法优势及分析53-55
• 4.4 利用Bessel边缘提取的多尺度自适应采样方法55-58
• 4.5 实验仿真结果与分析58-61
• 4.5.1 实验说明及参数设置58
• 4.5.2 分块大小及分解尺寸对算法性能的影响58-59
• 4.5.3 实验整体性能结果与分析59-61
• 4.6 本章小结61-63
• 第5章 总结与展望63-65
• 5.1 全文总结63
• 5.2 未来工作展望63-65
• 参考文献65-69
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单69-70
• 致谢70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 张淑芳;李凯;徐江涛;瞿广财;;基于压缩感知的图像自适应编码算法[J];天津大学学报;2012年04期

2 谢晓春;赖昭胜;杨汉祥;;基于压缩感知理论的视频编解码器[J];电视技术;2010年05期

3 李树涛;魏丹;;压缩传感综述[J];自动化学报;2009年11期

4 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

5 龙辉平;习胜丰;侯新华;;实验数据的最小二乘拟合算法与分析[J];计算技术与自动化;2008年03期

  本文关键词：基于自适应压缩感知的图像处理算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：402337