分块OSTM测量矩阵构造及自适应压缩感知算法

发布时间：2019-03-16 07:54

【摘要】：针对目前随机测量矩阵物理实现困难、成本较高等不足,在研究确定性测量矩阵构造的基础上,基于分块循环结构,提出了分块正交对称Toeplitz矩阵(OSTM)的构造方法.分块OSTM具有伪随机循环结构,易于硬件实现,其独立变元个数大大减少,可降低存储和运算时间.针对目前图像分块压缩感知中单一采样的缺陷,将图像块进行分类,根据图像局部结构自适应分配采样率,结合分块OSTM设计,提出了基于分块OSTM的自适应压缩采样算法.仿真实验结果表明,基于分块OSTM的压缩测量获得的重构图像PSNR显著提高,图像主观质量得到了有效改善.
[Abstract]:The physical realization of random measurement matrix is difficult and the cost is high. On the basis of studying the construction of deterministic measurement matrix, and based on the block cyclic structure, the construction method of block orthogonal symmetric Toeplitz matrix (OSTM) is proposed. The block OSTM has a pseudo-random loop structure and is easy to be implemented by hardware. The number of independent variables is greatly reduced and the storage and operation time can be reduced. Aiming at the defect of single sampling in image block compression perception, this paper classifies image blocks, and proposes an adaptive compression sampling algorithm based on block OSTM according to the adaptive allocation of sampling rate according to the local structure of the image and the design of block OSTM. The simulation results show that the reconstructed image PSNR based on block OSTM compression measurement is significantly improved, and the subjective quality of the reconstructed image is improved effectively.
【作者单位】： 天津大学电子信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61002027,61372145)
【分类号】：TN911.7

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