一种自适应压缩感知图像重构算法

发布时间：2017-06-27 20:02

  本文关键词：一种自适应压缩感知图像重构算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决稀疏度未知图像的重构问题,基于小波变换提出了一种自适应压缩感知算法。详细论述了压缩感知算法的基本原理。利用小波变换对图像进行分解,得到高频子带和低频子带。考虑到各部分的稀疏性,仅对高频子带进行测量,保持低频子带不变,并将图像分为高高、高低、低高、低低等模块进行处理。针对稀疏度未知的情况,采用稀疏度自适应匹配追踪算法分别对包含在高频子带各部分中的高频系数进行恢复,通过小波逆变换进行图像重构。最后,以Pepper和Baboo图像为例进行了仿真实验。仿真结果表明,所述算法可较好地实现图像重构,能够提高图像重构质量,验证了所述压缩感知算法的有效性。
【作者单位】： 郑州升达经贸管理学院信息工程系;河南工程学院计算机学院;
【关键词】： 图像重构 小波变换 压缩感知 自适应匹配追踪 稀疏度
【基金】：2015年河南省重点科技攻关项目(152102210176)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着信息技术的发展,压缩感知(CompressedSensing,CS)理论在图像处理中得到的应用越来越广泛[1-3]。所谓压缩感知,在保证信息不损失的情况下,基于其他变换空间描述信号,使用较低的采样速率即可完全恢复信号。该方法将对信号的采样转变为对信息的采样,完全突破了奈奎斯特采样定

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1 周亚同;王丽莉;唐红梅;;基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复[J];铁道学报;2014年09期

2 曾春艳;马丽红;杜明辉;;原子集校正及步长可控的稀疏度未知CS重构[J];应用科学学报;2014年02期

3 ;[J];;年期

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1 汤倩;基于字典学习和贪婪追踪的数字图像稀疏去噪[D];长沙理工大学;2014年

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本文编号：491031