本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)壓縮感知圖像重構(gòu)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決稀疏度未知圖像的重構(gòu)問題,基于小波變換提出了一種自適應(yīng)壓縮感知算法。詳細(xì)論述了壓縮感知算法的基本原理。利用小波變換對(duì)圖像進(jìn)行分解,得到高頻子帶和低頻子帶�？紤]到各部分的稀疏性,僅對(duì)高頻子帶進(jìn)行測(cè)量,保持低頻子帶不變,并將圖像分為高高、高低、低高、低低等模塊進(jìn)行處理。針對(duì)稀疏度未知的情況,采用稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤算法分別對(duì)包含在高頻子帶各部分中的高頻系數(shù)進(jìn)行恢復(fù),通過小波逆變換進(jìn)行圖像重構(gòu)。最后,以Pepper和Baboo圖像為例進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,所述算法可較好地實(shí)現(xiàn)圖像重構(gòu),能夠提高圖像重構(gòu)質(zhì)量,驗(yàn)證了所述壓縮感知算法的有效性。
【作者單位】： 鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院信息工程系;河南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像重構(gòu) 小波變換 壓縮感知 自適應(yīng)匹配追蹤 稀疏度
【基金】：2015年河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(152102210176)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 隨著信息技術(shù)的發(fā)展,壓縮感知(CompressedSensing,CS)理論在圖像處理中得到的應(yīng)用越來越廣泛[1-3]。所謂壓縮感知,在保證信息不損失的情況下,基于其他變換空間描述信號(hào),使用較低的采樣速率即可完全恢復(fù)信號(hào)。該方法將對(duì)信號(hào)的采樣轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)信息的采樣,完全突破了奈奎斯特采樣定

【相似文獻(xiàn)】

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1 周亞同;王麗莉;唐紅梅;;基于壓縮感知的稀疏度自適應(yīng)圖像修復(fù)[J];鐵道學(xué)報(bào);2014年09期

2 曾春艷;馬麗紅;杜明輝;;原子集校正及步長(zhǎng)可控的稀疏度未知CS重構(gòu)[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2014年02期

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1 湯倩;基于字典學(xué)習(xí)和貪婪追蹤的數(shù)字圖像稀疏去噪[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2014年

  本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)壓縮感知圖像重構(gòu)算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：491031