本文關(guān)鍵詞：基于壓縮傳感的圖像重構(gòu)算法研究

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【摘要】：傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理指出,采樣頻率必須大于或等于信號最高頻率的兩倍,采樣后的數(shù)字信號才能夠完整地保留原信號中的信息。但是在很多情況下,采樣頻率并不能達到信號最高頻率的兩倍。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,近來Donoho和Candès等人提出了一種新興的理論,即壓縮傳感(Compressed Sensing,CS)理論。壓縮傳感理論突破了奈奎斯特采樣定理的束縛,在進行信號采樣的同時對信號進行壓縮處理,基于信號或圖像可以稀疏表示的先驗知識,采取合適的重構(gòu)算法,利用少量的觀測值就能夠精確地重構(gòu)出原信號。本文主要研究壓縮傳感理論在圖像重構(gòu)方面的應(yīng)用,在研究現(xiàn)有的重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,提出了些許改進,主要研究內(nèi)容如下:傳統(tǒng)的壓縮傳感重構(gòu)算法都是基于整張圖像,這在采樣過程中消耗了大量的存儲空間,并且重構(gòu)速度較慢。針對上述問題,本文研究了分塊壓縮傳感方法。另外,本文也研究了在細節(jié)和輪廓方面處理出色的輪廓波(Contourlet)變換,并提出了改進的輪廓波變換,運用平滑投影Landweber迭代算法搭配不同的稀疏變換來進行圖像重構(gòu)。實驗結(jié)果表明,與其他稀疏變換相比,本文算法有效提高了圖像重構(gòu)的質(zhì)量,在細節(jié)處理方面表現(xiàn)出色。目前大多數(shù)的重構(gòu)算法都是基于單一的稀疏變換,本文在研究了雙樹復(fù)數(shù)小波和輪廓波變換的基礎(chǔ)上,提出了基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換和輪廓波變換的雙稀疏基的圖像稀疏表示,并運用線性Bregman迭代算法來進行圖像的重構(gòu)。該算法在每次迭代之后,都會進行全變差調(diào)整和軟閾值處理。實驗結(jié)果表明,相較于單一稀疏變換下重構(gòu)出的圖像,本文算法下重構(gòu)出的圖像質(zhì)量更高。本文最后研究了全變分算法,該算法擁有很強的魯棒性并且能夠精確重構(gòu),但是重構(gòu)的速度較為緩慢�；谏鲜鰡栴},本文提出了一種基于全變分范數(shù)的圖像分塊壓縮傳感重構(gòu)算法,但是考慮到分塊壓縮傳感會帶來塊效應(yīng),因此本文對求解圖像的梯度的方法進行了改進,利用已完成重構(gòu)的圖像塊的邊緣像素信息,能夠有效地去除塊效應(yīng)。實驗結(jié)果表明,該算法能夠有效地提高重構(gòu)圖像的質(zhì)量,并且節(jié)省重構(gòu)的時間,尤其是在低采樣的情況下,效果更加明顯。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1289691