基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于DCT频带能量的压缩感知重构算法

为提高压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)分频带压缩感知的平滑投影Landweber重构算法.该算法充分考虑了不同的DCT系数频带对重构图像质量有不同的影响,对图像进行分块DCT后,按照频带能量大小重新组织DCT系数,对能量大的频带分配大的采样率,通过分频带变采样率的随机矩阵实现随机观测,采用平滑滤波器消除块效应,由投影Landweber算法实现图像的重构.实验结果表明,与BCS-SPL和MS-BCS-SPL重构算法相比,文中提出的算法显著提高了重构图像的峰值信噪比.     

基于压缩感知的图像自适应编码算法

利用压缩感知理论对图像进行固定采样率的压缩并重构时,由于图像各个块的稀疏程度不同,低采样率很难保证图像各块都具有较高的重构质量,而高采样率又会造成资源的浪费.为了解决上述问题,提出了一种基于压缩感知的图像自适应编码算法,该算法首先判断图像各块在DCT域的稀疏度,然后根据判断结果对图像各块进行自适应的压缩采样,从而确保图像在较低采样率下能获得较高的重构质量.实验结果表明,运用所提自适应编码算法在采样率平均值为44%时,重构图像的平均PSNR值可达到35,dB以上,并且重构图像所有块的PSNR值分布比较集中,从而使得图像具有较好的主观质量.     

基于DWT的多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法

利用压缩感知理论改善图像重构的质量是目前图像处理技术研究的焦点。通过DWT域对图像每级分解时的每个子带中应用分块采样并结合平滑投影Landweber重构算法,提出一种多尺度分块变采样率压缩感知图像重构算法。比较BCS-SPL和TV以及多尺度GPSR图像处理算法,文中提出的算法使重构的图像质量提高了1～3 dB。     

基于加权L1最小化的图像小波域压缩感知重构

压缩感知理论因为能以少量的采样精确地重构原始信号而得到广泛关注.通过在压缩感知的框架下研究小波域图像重构问题,提出了一类小波域的加权l1最小化方法.该方法不仅利用了信号稀疏性的先验信息,而且在重构模型中,通过对不同小波子带上的系数施加不同的权重,从而整合了图像小波域的结构信息,与经典的压缩感知算法相比具有更好的信号可恢复性.仿真实验结果表明,选用该方法能够以更少的采样得到同等精度的重构图像,验证了该方法的有效性.     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．     

基于近似消息传递的小波域图像压缩感知

针对现有的基于近似消息传递的图像压缩感知算法需要构建大尺寸观测矩阵的问题,研究基于近似消息传递的小波域图像压缩感知算法。为了克服逐列观测、逐列重构的传统变换域压缩感知方案隔断图像列与列之间相关性的缺点,提出了一种基于图像行列相关性的小波域压缩观测方案。进而,基于近似消息传递设计了一种适用于在稀疏度未知的情况下重建小波系数的压缩感知重构算法,结合图像小波系数的结构化稀疏特性与近似消息传递,实现了小波域图像压缩感知重构。实验结果表明,与现有算法相比,本文提出的基于图像行列相关性与近似消息传递的小波域图像压缩感知算法具有更高的重建图像质量与更快的图像重建速度。     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合

由于分块压缩采样缺乏全局特性,导致基于分块压缩感知的常规融合图像质量差、且存在分块效应。首先提出图像在小波变换域的非均匀分块压缩感知(WNBCS),然后对压缩采样结果用局部特征规则融合,再用迭代阈值投影算法重构融合图像和消除分块效应。最终提出基于分块压缩感知的遥感图像多尺度融合方法,并给出算法详细实现流程。仿真结果表明WNBCS改善了图像重构质量和速度。实际资料测试结果表明,局部特征压缩融合比最大值和加权融合结果具有更好的视觉效果和定量分析结果。所提融合方法考虑图像全局特性、简化融合决策过程,便于大数据量遥感图像的压缩融合。     

一种基于广义Jaccard系数的改进SAMP压缩信号快速恢复算法

压缩感知算法作为一种信号处理方法，可以解决机场终端区实时频谱监测的问题。 基于稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)信号重构算法，引入了广义Jaccard系数、t-平均相关系数、变步长思想，提出了JTVS-SAMP算法。在算法的原子筛选部分引入广义Jaccard系数可以减少原子混淆导致的精度下降问题，t-平均相关系数的引入可以避免测量矩阵RIP系数的计算，降低了算法的复杂度，变步长思想中的大步长迭代，小步长靠近的步骤使得算法的效率及精度都大大提升。采用一维高斯随机稀疏信号作为测量信号进行仿真，可以有效的模拟机场终端区经过能量检测后的测量信号，经过仿真，JTVS-SAMP在不同的测量数、稀疏度情况下的算法重构成功率的表现明显优于传统压缩感知算法，且与SAMP算法相比，JTVS-SAMP在重构误差和算法时间方面的表现均有显著提升。     

基于波原子稀疏优化与组稀疏表示的压缩感知算法

图像的稀疏度对实现图像压缩感知重建具有十分重要的影响,波原子变换能够有效地对图像进行稀疏表示并且具有可逆性。本文提出一种基于波原子优化稀疏变换与组稀疏表示的图像压缩感知重构算法,根据图像波原子变换系数逐渐降低的特点,构建一种约束矩阵对图像的波原子变换系数进行抑制从而增强图像稀疏度,通过组稀疏表示图像重建算法进行图像的压缩感知重构,最后对重构图像进行波原子逆抑制变换恢复原图像。仿真实验结果表明,本文算法相较于原有算法能够更好重构图像纹理细节,重构图像质量有明显提高,能够实现更低的采样率的图像压缩感知重建。     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

一种均匀化稀疏表示的图像压缩感知算法

针对基于Reed-Solomon编码的压缩感知(RSCS)算法在采样过程中遇到的向量稀疏度阈值过大的问题,提出了一种均匀化稀疏表示的RSCS(H-RSCS)算法。首先,对待观测图像做多级离散小波变换(DWT)得到稀疏矩阵,然后按照其子带频率的高低顺序,将每个子带的系数重新按行排布成一个行数值固定的矩阵,矩阵中每一列数据组成一个新的待观测向量,最后采用奇偶校验矩阵对上述均匀化的稀疏矩阵进行观测,并通过译码算法实现图像重构。仿真实验结果表明:与4种经典的贪婪追踪类算法相比,所提出的H-RSCS算法对图像的重构效果更好,实用性更强;当采样率为50%时,H-RSCS算法将重构图像的峰值信噪比提高了约9.5dB,比正交匹配追踪算法多提高了约5.1dB。     

基于多方向正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法研究

针对压缩感知中图像信号的压缩比较大、重构效率较低的问题,提出一种基于正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法。该算法在图像压缩阶段,利用测量矩阵对目标图像进行二次测量,进一步缩小压缩比。在图像重构阶段,将单次循环的正交匹配对象由一维向量拓展到二维矩阵,利用多方向正交投影对压缩数据进行图像重构。仿真实验结果表明,在缩小压缩比的情况下,可较准确地重构出原始图像;并且显著提高重构效率。     

基于多方向正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法

针对压缩感知中图像信号的压缩比较大、重构效率较低的问题,提出一种基于正交匹配追踪的压缩感知图像重构算法。该算法在图像压缩阶段,利用测量矩阵对目标图像进行二次测量,进一步缩小压缩比。在图像重构阶段,将单次循环的正交匹配对象由一维向量拓展到二维矩阵,利用多方向正交投影对压缩数据进行图像重构。仿真实验结果表明,在缩小压缩比的情况下,可较准确地重构出原始图像;并且显著提高重构效率。     

基于改进遗传算法的自适应图像扩频水印

为了提高扩频水印算法的不可感知性和鲁棒性,提出了一种基于遗传算法的8×8 DCT域自适应图像扩频水印算法.通过修改Cox水印嵌入算法,保证了含水印图像的高保真度,又用改进的遗传算法自适应优化每组DCT系数,得到水印嵌入的AC系数组.仿真结果表明,低频系数是最重要的水印嵌入频段,算法能够根据不同图像的特点自适应搜索到最优或近似最优的嵌入频段,同时对滤波、JPEG压缩、噪声、缩放和旋转等常见攻击的顽健性和图像视觉效果明显优于Cox的扩频水印方法.     

基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪算法

为进一步提高压缩感知重构算法的重构成功率和重构精度,从原子匹配准则和预选阶段原子选择方式的角度出发,提出一种基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪(weak-selection backtracking matching pursuit based on Dice coefficient, DWBMP)算法.首先,采用Dice系数匹配准则度量两个向量之间的相似性,选出最匹配的原子,以优化支撑集;然后,结合回溯思想和弱选择思想剔除相似性较小的原子,完成预选阶段原子的二次筛选.MATLAB仿真结果显示,相同条件下,DWBMP算法较经典的压缩感知重构算法具有更优的重构精度和重构成功率.     

方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知

针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。     

基于NSCT变换和压缩感知的图像融合

针对NSCT变换分解得到的各个方向子带稀疏度不同的问题,文中提出了1种基于改进的CS_NSCT图像融合方法。首先对待融合图像进行NSCT分解,接着对得到的高频分量采用自适应的压缩感知方法进行压缩,并在压缩域融合后重构;对低频分量采用DCT能量准则融合,最后对融合后的高低频分量进行NSCT重构。仿真实验结果表明,文中方法在减少了数据量的同时有效提高了图像的熵值、标准偏差、平均梯度等指标。     

一种改进的压缩感知图像融合方法

传统基于压缩感知的图像融合算法在通过压缩感知观测图像高频分量时会丢失分量的空间信息,仅能采用简单规则进行融合,导致融合图像纹理细节等信息效果较差。针对此,文中提出了一种结合图像高频特征的自适应融合规则。首先,对融合图像进行非下采样contourlet变换(NSCT),分解后得到的低频子带系数采用区域能量融合规则,较传统低频系数处理更好的保留源图像的背景信息;然后,由于高频子带系数具有较高稀疏性,因此通过压缩感知进行压缩后根据标准差特征自适应选择融合规则;最后,对重构系数进行非下采样contourlet逆变换。实验结果表明:与传统经典算法相比,新方法不仅精准提取到红外目标,同时充分保留可见光图像的细节信息,兼顾了待融合图像的背景信息和红外目标信息,有效提高了融合效果和主观感受。