作為一種新的信號采樣理論,壓縮感知理論指出:對于具有稀疏性或者可壓縮性的信號,我們可以通過遠低于香農(nóng)采樣率的測量數(shù)據(jù)進行精確重構(gòu)。壓縮感知理論一經(jīng)提出,就受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,在信號處理、模式識別、通信、光學(xué)/微波成像等領(lǐng)域展現(xiàn)出良好應(yīng)用前景。設(shè)計重構(gòu)算法實現(xiàn)從少量測量值恢復(fù)原始信號是壓縮感知理論的核心之一。傳統(tǒng)基于稀疏約束的自然圖像壓縮感知重構(gòu)主要面臨兩個問題,一是自然圖像具有的非平穩(wěn)性使得難以尋找其完美的稀疏表示,二是自然圖像的采樣數(shù)據(jù)規(guī)模通常很大。前者限制了重構(gòu)算法的重構(gòu)效率,而后者會使得重構(gòu)算法的計算復(fù)雜度太高。為此,本文著力開展了基于圖像非局部稀疏理論,以及基于近似消息傳遞框架的圖像壓縮感知重構(gòu)方法研究,以期在實現(xiàn)大規(guī)模圖像信號快速重構(gòu)的同時,能得到重構(gòu)效率的有效提升。論文的主要工作與貢獻如下:（1）研究了一種基于自適應(yīng)低秩去噪的近似消息傳遞圖像壓縮感知重構(gòu)方法。圖像隱含的非局部低秩先驗特性已被成功用于去噪等圖像恢復(fù)應(yīng)用。針對自然圖像具有的非平穩(wěn)特性以及迭代重構(gòu)中圖像噪聲強度變化的問題,構(gòu)建了一種自適應(yīng)低秩去噪的近似消息傳遞圖像壓縮感知恢復(fù)方法。具體根據(jù)迭代重構(gòu)圖像... 

【文章來源】：中南民族大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

壓縮感知理論框架圖

壓縮感知信號測量過程

測量率為0.3時圖像Leaves的重構(gòu)質(zhì)量比較

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3537953