【摘要】：針對(duì)目前隨機(jī)測(cè)量矩陣物理實(shí)現(xiàn)困難、成本較高等不足,在研究確定性測(cè)量矩陣構(gòu)造的基礎(chǔ)上,基于分塊循環(huán)結(jié)構(gòu),提出了分塊正交對(duì)稱Toeplitz矩陣(OSTM)的構(gòu)造方法.分塊OSTM具有偽隨機(jī)循環(huán)結(jié)構(gòu),易于硬件實(shí)現(xiàn),其獨(dú)立變?cè)獋�(gè)數(shù)大大減少,可降低存儲(chǔ)和運(yùn)算時(shí)間.針對(duì)目前圖像分塊壓縮感知中單一采樣的缺陷,將圖像塊進(jìn)行分類,根據(jù)圖像局部結(jié)構(gòu)自適應(yīng)分配采樣率,結(jié)合分塊OSTM設(shè)計(jì),提出了基于分塊OSTM的自適應(yīng)壓縮采樣算法.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于分塊OSTM的壓縮測(cè)量獲得的重構(gòu)圖像PSNR顯著提高,圖像主觀質(zhì)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.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61002027,61372145)
【分類號(hào)】：TN911.7

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本文編號(hào)：2441078