針對(duì)分塊壓縮感知算法在平滑塊效應(yīng)時(shí)損失了大量的細(xì)節(jié)紋理信息,從而影響圖像的重構(gòu)效果問題,提出了一種基于塊稀疏信號(hào)的壓縮感知重構(gòu)算法。該算法先采用塊稀疏度估計(jì)對(duì)信號(hào)的稀疏性做初步估計(jì),通過對(duì)塊稀疏度進(jìn)行估算初始化階段長(zhǎng),運(yùn)用塊矩陣與殘差信號(hào)最匹配原則來選取支撐塊,再運(yùn)用自適應(yīng)迭代計(jì)算實(shí)現(xiàn)對(duì)塊稀疏信號(hào)的重構(gòu),較好地解決了浪費(fèi)存儲(chǔ)資源和計(jì)算量大的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比常用壓縮感知方法,所提算法能明顯減少運(yùn)算時(shí)間,且能有效提高圖像重構(gòu)效果。 

【文章來源】：電訊技術(shù). 2020,60(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

比特率為0.4時(shí)不同方法的peppper重構(gòu)圖像比較

為了更直觀地對(duì)算法性能進(jìn)行比較，將表1的結(jié)果繪制成折線圖，如圖2所示�？梢钥闯觯捎帽疚姆椒ǖ玫降闹貥�(gòu)圖像的PSNR明顯高于另外三種方法得到的結(jié)果。不同于以往的圖像重構(gòu)質(zhì)量的提高通常是以算法復(fù)雜度大幅增加為代價(jià)的方式，本文算法在提高圖像重構(gòu)質(zhì)量的同時(shí)，算法復(fù)雜度仍然較低。表2給出了不同采樣率下的圖像重構(gòu)時(shí)間，可見在大多數(shù)采樣率下，采用本文方法進(jìn)行圖像重構(gòu)，整體上所需的時(shí)間更短。如在采樣率為0.2時(shí)，本文算法的重構(gòu)時(shí)間為11.127 s，而BCS-SPL方法的時(shí)間為14.795 3 s,GPSR方法的時(shí)間為58.217 3 s,OMP方法的時(shí)間高達(dá)160.105 s。表1和表2的結(jié)果從客觀上證明了本文方法的有效性。

實(shí)驗(yàn)二:在測(cè)試圖像mandrill上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。比特率為0.2時(shí)，不同方法得到的重構(gòu)圖像如圖3所示。不同采樣率下，圖像mandrill的PSNR結(jié)果和重構(gòu)時(shí)間結(jié)果分別見表3和表4。實(shí)驗(yàn)三:在測(cè)試圖像Goldhill上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比。比特率為0.3時(shí)，不同方法得到的重構(gòu)圖像如圖4所示。不同采樣率下，圖像Goldhill的PSNR結(jié)果和重構(gòu)時(shí)間結(jié)果分別見表5和表6。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]廣義空間調(diào)制系統(tǒng)的正則化OMP檢測(cè)算法[J]. 劉曉鳴,景小榮.  電訊技術(shù). 2018(01)
[2]基于DFT基的礦井視頻監(jiān)控圖像分塊壓縮感知方法[J]. 張帆,閆秀秀.  傳感技術(shù)學(xué)報(bào). 2017(01)
[3]基于塊稀疏度估計(jì)的壓縮感知自適應(yīng)重構(gòu)算法[J]. 許華杰,何敬祿,胡小明.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2018(01)
[4]基于BCS-SPL壓縮感知算法的紙病圖像重構(gòu)[J]. 周強(qiáng),胡江濤,王志強(qiáng),張俊濤.  中國(guó)造紙. 2016(12)
[5]基于塊稀疏信號(hào)的正則化自適應(yīng)壓縮感知算法[J]. 莊哲民,吳力科,李芬蘭,魏楚亮.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2014(01)
[6]結(jié)合圖像信號(hào)顯著性的自適應(yīng)分塊壓縮采樣[J]. 王瑞,余宗鑫,杜林峰,萬旺根.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2013(10)
[7]面向壓縮感知的塊稀疏度自適應(yīng)迭代算法[J]. 付寧,喬立巖,曹離.  電子學(xué)報(bào). 2011(S1)
[8]一種壓縮采樣中的稀疏度自適應(yīng)子空間追蹤算法[J]. 楊成,馮巍,馮輝,楊濤,胡波.  電子學(xué)報(bào). 2010(08)



本文編號(hào)：3517978