| 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 |
| |
| 引用本文： | 侯兴松,张兰.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[J].西安交通大学学报,2014,48(10):15-21. |
| |
| 作者姓名： | 侯兴松 张兰 |
| |
| 作者单位： | 1. 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安
2. 西安交通大学电子与信息工程学院,710049,西安;青岛四方车辆研究所有限公司,266031,山东青岛 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，中央高校基本科研业务费专项资金资助项目 |
| |
| 摘 要： | 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。
|
| 关 键 词： | 图像 压缩感知 贝叶斯 方向提升小波变换 稀疏滤波 混叠 尺度间相关性 |
A Bayesian Compressive Sensing Algorithm for Natural Images Based on Sparse Filtering in Directional Lifting Wavelet Transform Domain |
| |
| HOU Xingsong,ZHANG Lan.A Bayesian Compressive Sensing Algorithm for Natural Images Based on Sparse Filtering in Directional Lifting Wavelet Transform Domain[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2014,48(10):15-21. |
| |
| Authors: | HOU Xingsong ZHANG Lan |
| |
| Institution: | HOU Xingsong;ZHANG Lan;School of Electronics and Information Engineering,Xi’an Jiaotong University;CNR SiFang Rolling Stock Research Institute Co.,Ltd.; |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | image compressive sensing Bayesian directional lifting wavelet transform sparse-filtering tail-folding interscale redundacy |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
