基于块分类的矿井视频图像DCVS重构算法

针对煤矿井下视频监控图像因数据量大而导致传输和存储困难等问题,引入压缩感知理论对视频图像进行编解码,提出一种新的分布式视频编解码(distributed compressed video sensing, DCVS)方案.为了获得更稀疏的表示和更普遍的适用性,提出一种基于块的自适应混合稀疏基方案.针对边信息获取过程中通常采用固定权值合成边信息而忽略不同图像块之间相关性的问题,提出一种块分类加权边信息生成方案.结果表明:与传统的视频编解码方案相比,基于块的分类编解码方案能充分利用帧间相关性,在不同采样率下视频重构的峰值信噪比均有所提高,视频帧重构的质量也得到有效提升.     

自适应采样率分配的分布式压缩感知视频编码

提出了一种基于压缩感知理论的分布式视频编码方案,它是建立在压缩感知理论的基础上全新的具有动态测量率分配的分布式视频编码框架,具有编码端简单、抗误码能力强、编码效率较高的特点.在编码端,关键帧和非关键帧独立编码,关键帧采用高采样率的压缩感知测量,非关键帧采用自适应的压缩感知测量.在解码端,利用非局部稀疏模型和字典训练更新算法,关键帧和非关键帧联合进行压缩感知重建.实验结果表明,本文的编码算法能获得较好的率失真性能和主观图像质量.     

基于修正压缩感知的信道估计算法

针对稀疏信道在两个OFDM符号间变化缓慢的特性,利用宽带稀疏信道分簇特性,提出了一种修正分簇自适应正则匹配追踪(MOD-CRAMP)压缩感知信道估计算法.该算法在原有基于压缩感知稀疏信道估计算法的基础上,加入信道的先验信息.同时,利用前次估计的索引值作为当前估计的支撑,并采用正则化的思想对候选支撑集进行2次筛选,从而达到信道的精确重构.仿真结果表明,该算法比传统的OMP算法、CRAMP算法及MODOMP算法均具有更好的估计性能.     

基于压缩感知的视频信号采集观测值渐进量化算法

在基于压缩感知的视频信号采集中,观测值的量化方法会对重构质量产生重大的影响.为了设计一种性能较优的观测值量化方法,根据视频信号的帧间相关性和压缩感知的视频采集信号观测值特性,提出了基于压缩感知的视频采集信号观测值渐进量化算法.该算法将非关键帧观测值均匀量化后只传输若干不太重要的码平面,在重构端利用邻近的已解码帧通过运动估计生成该非关键帧的边信息帧,再通过观测得到该非关键帧观测值的估计,结合接收到的不太重要码平面信息,通过渐进量化的逆量化得到精确的观测值.实验结果表明:与均匀量化算法相比,文中算法在不增加编码端复杂度和不降低视频序列重构质量的基础上,能大幅降低码率;在相同码率下,不同序列获得的平均增益在0.5~2.0 d B之间,具有较高的率失真性能.     

宽带压缩频谱感知非稀疏保护策略

针对频谱非稀疏情况下宽带压缩频谱感知性能下降的问题,提出一种基于信号重构模型参数分析的频谱非稀疏保护策略,该策略根据次用户接收到的相邻三帧信号之间的相关系数的大小动态判断宽带压缩频谱感知正确与否.首先建立基于高斯分层概率的宽带压缩信号模型对压缩重构进行分析,在此基础上综合考虑重构各帧信号模型参数的相关系数与频谱稀疏性之间的关系,设计一种认知用户能够根据信号模型参数相关系数的大小制定频谱稀疏与否的判决条件,进而制定保护措施.仿真结果表明:所提保护策略可以有效检测到由频谱非稀疏导致的宽带压缩频谱感知错误,降低对主用户的干扰概率.     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

联合结构预测和运动补偿的视频自适应压缩感知

视频压缩感知是解决无线多媒体网络中海量数据存储和传输问题的有效方法,但常规基于单帧处理的压缩重构质量较差,限制了应用效果。文中提出了基于BCS的结构预测和运动补偿的提高视频GOP序列重构质量的方法。对视频GOP序列,首先,利用分块压缩感知对关键帧和压缩帧分别进行压缩采样,并给出了一种视频稀疏性定量估算方法,实现了压缩采样率自适应选择;然后,基于迭代阈值投影重构算法,对关键帧和压缩帧分别进行压缩重构。在此基础上,利用视频帧区域块的结构相关性进行帧内结构预测,提高重构质量;最后,利用帧间的时间冗余性,通过运动估计和运动补偿进一步提高重构质量。仿真结果表明,结构预测和运动补偿能提高视频重构的峰值信噪比(PSNR)。该算法考虑了视频序列帧内和帧间相关性进行预测和补偿,提高了GOP序列的重构质量。     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

语音压缩感知及其重构算法

在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用次梯度投影的思想将该凸集的投影转化...     

CVS中基于多维度参考帧的双稀疏重构算法

为了提升视频压缩感知稀疏重构的准确性,得到更高质量的重构视频帧,基于视频信号在不同表示域具有不同的稀疏特性,文中提出了一种基于多维度参考帧的双稀疏重构算法(MRF-DSR).首先构建双稀疏重构模型,利用视频信号的组稀疏和拉普拉斯加权稀疏特性来刻画重构视频帧的稀疏特性;其次提出多维度参考帧的概念,引入基于时间维度参考帧的半像素和缩放维度参考帧,通过为当前帧的图像块提供更多的可能匹配块来获得稀疏度更高的匹配块组;最后提出菱形形状快速搜索算法,通过粗搜索和精细搜索过程确定时间维度参考帧最优相似块的位置,再在多维度参考帧的相同位置进行小范围的快速搜索,从而实现较低复杂度的大范围搜索.仿真实验结果表明,与现有最优视频压缩感知重构算法相比,MRF-DSR算法在主观和客观标准上都具有较好的重构性能.     

基于多层分块自适应压缩感知的图像编解码方法

压缩感知中,测量矩阵对图像进行单一采样率的压缩采样。传统的测量矩阵虽然能够获得比较好的重构效果,但因采样数目较多,故而资源耗费也较多。为了解决上述问题,提出了多层分块自适应编码算法(multi-layered block adaptive coding algorithm,MLBA)以及多层分块自适应压缩感知编解码方法(multi-layered block adaptive compressed sensing codec method,MLBACS)。MLBACS编解码方法基于MLBA编码算法,能够根据图像局部结构进行不同层数和大小的分块,并自适应分配采样率。仿真结果表明,在同等重构性能的前提下,相对于单一采样率下的压缩感知,MLBACS编解码方法能够不同程度地降低重构图像所需的采样数目。     

脉冲噪声环境下一种改进的压缩感知洛伦兹迭代硬阈值重构算法

求解洛伦兹范数下的最优化问题是实现脉冲噪声环境下压缩感知重构的有效途径.但是洛伦兹迭代硬阈值（LIHT）算法随着脉冲噪声中脉冲数量的增加,重构性能明显下降.文中针对这一问题,提出一种改进的洛伦兹迭代硬阈值（MLIHT）算法.MLIHT算法中采用Barzilai-Borwein （BB）方法来设置步长μ,引入ι1范数来寻找最优参数γ.将MLIHT算法分别应用到高斯稀疏信源和0-1稀疏信源的压缩感知脉冲噪声重构中,并且进行仿真实验和实验结果分析.实验结果表明,MLIHT算法对于脉冲噪声中脉冲的数量和幅度均不敏感,而且MLIHT算法实现有效重构所需的观测数要少于LIHT算法.     

基于压缩感知的MIMO双选择性衰落信道的估计

为了减少MIMO （multiple-input multiple-output）时频双选择性衰落信道估计过程中需要的导频符号数,文中对多径信道的时延和多普勒频移构成的时频二维有界区域进行量化,将该信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用正交匹配追踪估计MIMO双选择性衰落信道的方法.仿真结果表明获得相同的估计性能,所提出的压缩信道感知方法比传统的最小二乘法能节省近50％的导频符号,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计性能.     

基于小波变换的图像零树压缩感知方法

稀疏性是压缩感知的前提,然而,自然图像通常不是稀疏的,因此对图像直接应用压缩感知算法很难取得高压缩效率.针对图像信号,将编码思想融入压缩感知理论,提出一种简单有效的零树压缩感知方法.该方法先利用零树思想辅助压缩感知测量,在得到测量值的同时编码重要系数的位置;然后提出零树追踪重构算法,通过精确解码重要系数位置来重构原始图像小波系数,提高重构精度.实验结果表明,相比于现有匹配追踪算法和EZW算法,本文方法有更高的压缩比和更好的图像重构质量.     

一种多视点立体视频分布式压缩感知编解码模型

立体视频信号处理一个非常重要的问题是高效编解码问题．结合分布式信源编码和压缩感知理论,提出了一种用于多视点立体视频编解码的分布式压缩感知模型,该模型可以在实现高效编码的同时将复杂度从编码端转移到解码端,从而满足低复杂度编码的应用场合．理论分析和相关算法实验数据表明该模型是可行并且有效的．     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

一种差分分布式压缩感知视频编解码器

分析了分布式信源编码理论和分布式压缩感知理论,应用差分编码思想到分布式压缩感知视频编解码器,采用差分联合稀疏模型(DJSM),设计并实现了一种差分分布式压缩感知视频编解码器(DDCS-VC);它具有结构简洁,实现复杂度较低,码流可分级传输等特点,可广泛应用与无线传感网或泛在网络中的多点分布式视频应用场合。     

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.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.