基于帐篷混沌观测矩阵的图像压缩感知
本文关键词:基于帐篷混沌观测矩阵的图像压缩感知 出处:《传感器与微系统》2014年09期 论文类型:期刊论文
【摘要】:针对目前典型的随机观测矩阵在不确定性、硬件实现、存储方面的缺陷,利用混沌序列优异的伪随机性,设计了一种基于帐篷混沌序列的观测矩阵。该矩阵的参数和初始值一旦确定,每一时刻的状态是可以完全重现的,克服了随机观测矩阵需要大量实验求平均来降低不确定性的缺点。仿真实验中,分别利用帐篷混沌观测矩阵和3种典型的随机观测矩阵对不同数据量的图像信号进行压缩与重构,结果表明:所设计的帐篷混沌观测矩阵不但重构性能优于随机观测矩阵,而且也克服了随机观测矩阵在硬件实现、存储方面的缺陷,大大减少了存储空间和传输带宽的压力。
[Abstract]:Aiming at the defects of the typical random observation matrix in uncertainty, hardware realization and storage, the excellent pseudorandom of chaotic sequences is utilized. An observation matrix based on tent chaotic sequence is designed. Once the parameters and initial values of the matrix are determined, the state of each time can be completely reproduced. It overcomes the shortcoming that the random observation matrix needs a lot of experiments to average to reduce the uncertainty. The tent chaotic observation matrix and three typical random observation matrices are used to compress and reconstruct the image signals with different amount of data. The results show that the designed chaotic observation matrix not only has better reconstruction performance than the random observation matrix, but also overcomes the defects in hardware implementation and storage of the random observation matrix. Greatly reduces the storage space and the transmission bandwidth pressure.
【作者单位】: 西北工业大学航海学院;湛江南海西部石油勘察设计有限公司;
【基金】:国防基础科研计划资助项目(B2720110003) 国家科技重大专项资助项目(2011ZX05026—011—06)
【分类号】:TN911.73
【正文快照】: 0引言传统的奈奎斯特采样定理要求信号的采样速率必须达到信号最高频率的2倍或2倍以上才能够精确重构原始信号。2004年,Donoho D L和Candès Emmanuel等人提出的压缩感知(compressed sensing,CS)理论突破了奈奎斯特定理的局限,是近年来信息处理领域的一个重大突破[1~3]。压缩
【参考文献】
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【共引文献】
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本文编号:1401911
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