一种快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法

针对目前迭代软阈值稀疏角CT重建算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于全变分约束的快速迭代软阈值稀疏角CT重建算法.该算法首先对CT稀疏投影数据采用联合代数重建算法(SART)进行重建,以获得满足数据一致性的重建图像,然后计算SART重建图像的离散梯度变换,并对其进行软阈值滤波,最后利用离散梯度变换的伪逆更新重建图像.由于在迭代过程中利用了前2次迭代重建图像作为下一次迭代的初始图像,因而加快了重建算法的收敛速度.对Shepp-Logan模体进行仿真的实验结果表明:在无噪、5×104和2×105光子泊松噪声情况下,与SART重建算法、基于Harr小波的快速迭代软阈值算法以及基于全变分约束的迭代软阈值重建算法相比,该重建算法的收敛速度有明显提高,同时能够有效减小图像的相对重建误差.     

CVS中基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构

针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根据块内物体运动状态分类图像块并分配合理的参考帧,以提高视频序列平稳区域的重构质量;然后,根据采样率以及图像块种类自适应设置稀疏化初始阈值,以保留足够的结构信息;最后,提出了迭代阈值梯度缩减方案,以便在提升迭代后期重构质量的同时也加快迭代收敛速度。与SSIM-InterF-GSR算法相比,BC-ATA-GSR算法取得了更好的重构质量,重构QCIF和CIF视频序列的平均PSNR分别最高提升了3.77、2.28 dB,时间复杂度最多下降了42.08%。     

基于稀疏正则化的内外置电极电容层析成像

利用一种基于软阈值的稀疏正则化图像重构算法,对IEE ECT内部的介质分布进行重构,并与Landweber迭代算法进行对比。仿真和实验结果表明:对于内外置电极的ECT,基于软阈值的稀疏正则化重构算法可以明显减少迭代步数,提高重构图像的质量。     

基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法

针对现有调制宽带转换器(MWC)压缩采样信号重构算法对联合稀疏结构的限制及其受滤波器非理想因素影响的问题,提出了一种基于洛伦兹范数的MWC快速重构算法.该算法采用洛伦兹范数来拟合误差项,设计了冲击噪声背景下的稀疏优化目标函数,可有效削弱异值点对重构结果的影响;同时进一步将零范数优化问题转化为矩阵平滑零范数的函数极值求解问题,并利用固定步长共轭梯度算法进行并行重构,以提高算法收敛速度和运行效率.仿真结果表明:与现有重构算法相比,在受滤波器过渡带等非理想因素影响下,所提算法可以提高稀疏信号的重构成功率,同时在重构速度方面具有较好的性能.     

一种改进的变步长前后向追踪重建算法

压缩感知中前后向追踪（forward-backward pursuit,FBP）算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法（variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP）.该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明：VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下, VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确.     

基于Curvelet稀疏和共轭梯度法的压缩传感图像重构

压缩传感以低采样率、抗干扰性强等特点备受关注。在图像能够稀疏表示的先验条件下,可以通过较少的随机投影,就能对原始图像进行精确重构。本文将Curvelet阈值收缩和共轭梯度相结合进行压缩传感重构,克服了正交小波方向选择性差,传统重构算法需要内存大、收敛速度慢、重构图像的细节与平滑不能兼备的缺点。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比,加快了收敛速度,平衡了图像的细节与平滑成分。     

基于ITCSAMP的周期非均匀采样与重构

根据周期非均匀采样的特点,结合联合子空间理论,将信号采样与重构转化为向量运算.并针对自然界中的稀疏信号,结合压缩传感理论,提出采用阈值迭代压缩采样匹配追踪(ITCSAMP)重构算法进行信号重构,并分析了其完整重构条件.最后,借助软件(Matlab)搭建模型,验证该算法可以很好实现稀疏信号的周期非均匀采样与重构.     

相位谱重构信号的迭代算法中初始值对重构结果的影响

讨论了在相位谱重构信号的迭代算法中,幅度谱初值的不同设置对重构信号的收敛速度产生的不同影响。     

一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法

针对运用压缩感知理论对图像进行自适应压缩采样时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种稀疏度拟合的精确自适应采样算法.该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数.基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5 dB以上.相比粗糙自适应算法,平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值.      

基于AOMP 重建的宽带频谱感知算法

为解决OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法在盲稀疏度情况下迭代终止条件带来的过匹配问题, 提出了一种AOMP(Adptive Orthogonal Matching Pursuit)算法。该算法在迭代过程中通过额外增加观测样本估算原始信号的重构误差, 通过寻找最小误差点自适应地确定最佳频谱重构对应的迭代次数。仿真结果表明, 该算法在
低信噪比下, 能有效地重构原始信号, 与已知信号稀疏度的重构效果相当。     

用于电阻层析成像的快速自适应硬阈值迭代算法

针对电阻层析成像技术图像重建具有严重病态性的问题,提出了一种稀疏重建算法——快速自适应硬阈值迭代算法,研究了噪声对该算法在电阻层析成像图像重建效果上的影响,并通过仿真和模型实验测试了该算法的性能.结果表明:一定强度范围内的噪声对硬阈值迭代算法、自适应硬阈值迭代算法和快速自适应硬阈值迭代算法的影响较小.快速自适应硬阈值迭代算法成像速度更快,且该算法重建图像的空间分辨率相对其他两种算法也有较大的提高.     

修正的迭代近似梯度投影算法在压缩感知中的应用

通过设计一种新的Hessian矩阵的近似,得到函数在当前迭代点的二次近似模型,并利用该模型与延迟策略得出一种新步长.结合新步长,提出一种求解压缩感知中稀疏信号重构问题的修正迭代近似梯度投影算法,并给出收敛性证明.实验结果表明,该算法不仅能较好地恢复原始信号中的非零元素,有效地重构信号,而且与经典算法相比,重构效率较高.     

混沌映射的半脆弱图像数字水印算法

提出了一种抗JPEG有损压缩的半脆弱图像数字水印算法．该算法充分利用混沌映射对初值的敏感性，并根据JPEG图像压缩过程中DCT系数的不变特性，将预先量化的DCT低频系数和水印密钥合成为混沌系统的初值，经过多次混沌迭代生成水印信号．根据水印信号调整块对间DCT系数的大小，完成水印的嵌入调制．实验结果表明，该算法对JPEG有损压缩具有良好的鲁棒性．同时可对图像内容的恶意篡改进行精确的检测与定位．     

基于复合稀疏约束的近似消息传递CS重构算法

压缩感知(CS)重构中的近似消息传递(AMP)算法通过迭代执行小波阈值操作和残差更新来快速准确地实现稀疏信号重构,但它所采用的小波系数稀疏约束并不适用于非稀疏的自然图像,尤其CS观测过程存在噪声干扰时.为此,文中提出了一种基于复合稀疏约束和AMP框架的CS图像重构算法,使用相似图像块低秩约束和双边滤波约束作为自然图像的联合先验信息,以改善图像规则纹理和边缘的恢复效果,从而提升算法的重构性能.无噪CS观测的重构实验表明,文中算法的峰值信噪比(PSNR)比仅用低秩约束的AMP算法提高了0.45 d B,比原始AMP算法高6.19 d B;而在含噪CS观测的重构实验中,对应的PSNR增益则分别是0.25和4.60 d B;无论是无噪观测还是含噪观测,文中算法都获得了更佳的主观视觉效果.     

稀疏信息处理中的迭代分式阈值算法

在稀疏信息处理中, l₀范数优化问题通常转化为l₁范数优化问题来求解。 但l₁ 范数优化问题存在一些不足。 为寻找一种更有效的求稀疏解的算法, 首先构造一个新的收缩算子, 其次证明该收缩算子是某非凸函数的邻近算子。 然后用该非凸函数替代l₀-范数, 对新的优化问题用向前-向后分裂方法得到对应的迭代阈值算法-迭代分式阈值算法(IFTA)。 仿真实验表明该算法(IFTA)在稀疏信号重构和高维变量选择中均有良好的表现。     

改进的压缩感知重构方法

为了在稀疏度未知的情况下重构信号,并且解决SAMP框架下的步长选择难题,提出一种新的稀疏度估计方式,以及一种新的压缩感知重构算法——步长自适应匹配追踪算法。该算法通过新的方式估计稀疏度,采用估计出的稀疏度作为初始步长,重构信号间能量差作为改变步长的方法,使得信号能在稀疏度未知的条件下,自适应的重构信号。实验结果表明,本算法能够较好地重构信号,保证重构质量的同时提高重构速度。     

一种改进的子空间追踪算法

为了使压缩感知重构算法在稀疏度未知的情况下能够实现信号精确重构,提出了一种新的贪婪匹配追踪重构算法—一种改进的子空间追踪算法。该算法首先通过一种新的柔性方法获得信号的稀疏度,然后将稀疏度估计的结果和子空间追踪算法结合起来对信号进行重构,若子空间追踪不能精确地重构信号,则利用弱匹配原则来获取新的原子。实验结果表明,和同类算法比较,当信号稀疏度相同时,改进的子空间追踪算法重构的精度较高,运行速度也较快。     

模式耦合稀疏贝叶斯MIMO雷达成像

通过压缩感知稀疏恢复理论可利用少量MIMO雷达收发阵元实现对目标的高分辨成像。利用MIMO雷达目标图像的块稀疏特性,将模式耦合稀疏贝叶斯学习算法应用于MIMO雷达成像,首先建立MIMO面阵回波信号模型,引入模式耦合稀疏贝叶斯分层模型,将相邻系数通过共用超参数的方法耦合起来。通过贝叶斯推理得到雷达信号的估计式,再通过EM算法实现对超参数的迭代估计,进而实现对雷达信号的估计,直到信号满足误差允许范围,最后重构信号实现MIMO阵列高分辨成像。仿真实验表明,该方法的成像效果在图像的聚焦性能上优于传统的傅里叶、稀疏贝叶斯算法,在散射点重构上优于OMP算法。     

压缩感知的自适应冗余字典及其图像恢复方法研究

冗余字典的信号稀疏分解是一种新的信号表示理论,采用超完备的冗余函数系统代替传统的正交基函数,为信号自适应地稀疏扩展提供了极大的灵活性.该文研究了压缩感知理论下DCT冗余字典和规范正交基(Dirac基)与DCT基组成的冗余字典,提出了一种适应于图像分块的自适应冗余字典方法.结合迭代硬阈值(IHT)重构算法,实验结果表明了提出的自适应冗余字典具有更好的信号恢复效果.     

迭代加权l_1算法在双信号重构中的应用

讨论两个稀疏信号恢复问题,利用对数促稀疏函数提出新的双信号重构模型,并将其转化为无约束最小二乘问题。使用中的迭代加权l_1算法(IRL_1e_1)进行求解。在适当假设下证明了该算法的收敛性。进行数值测试,并与Gist和IRLS算法进行了数值对比。实验结果表明我们的算法具有较少的CPU时间及迭代次数。