基于低秩和全变差正则化的图像压缩感知重构

为了解决基于低秩正则化的图像压缩感知重构算法不能充分利用图像局部梯度稀疏特性的问题,提出了一种基于低秩与全变差正则化的图像压缩感知重构算法.首先,通过图像块匹配法寻找结构相似的图像块,组成非局部相似块组;其次,联合相似块矩阵低秩与图像梯度稀疏先验组成正则化项,结合传统的压缩感知模型形成新模型;最后,采用交替方向乘子法实现图像的重构.测试图像为自然灰度图像,为了验证算法的有效性,从主观视觉和峰值信噪比两方面进行对比.试验结果表明,和基于低秩正则化的图像压缩感知算法相比,该算法在准确描述图像非局部自相似性结构特征的前提下提高了重构质量,重构的图像在峰值信噪比上平均提升1 d B.     

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.     

基于向量稀疏和矩阵低秩的压缩感知核磁共振图像重建算法

当前基于压缩感知理论的核磁共振图像重建算法大多仅利用图像数据的稀疏性或者低秩性,并没有同时利用图像的这两个性质.本文提出了一种基于向量稀疏性和矩阵低秩性的压缩感知核磁共振图像重建方法.该方法利用核磁共振图像中图像块的非局部相似性对求解优化模型的经典非线性共轭梯度算法进行改进.主要是在共轭梯度算法的迭代过程中对每一图像块寻找其相似块,由于相似块的像素组成的矩阵具有低秩性,因此利用矩阵低秩恢复算法对每一图像块进行更新.改进后的方法同时利用了图像数据的稀疏性和低秩性.实验结果表明,该方法相对于现有的具有代表性的图像重建算法相比,提升了重建图像的质量,具有较高的信噪比.     

基于秩极小化理论的单幅图像超分辨率复原

由于自然图像中较小的图像块具有相似性,而这些相似图像块之间具有近似低秩结构.提出了一种基于秩极小化理论和块相似性的单幅超分辨率方法.该方法首先对于每一输入低分辨率图像块在训练图像库的低分辨率图像块中寻找其相似图像块;利用这些相似块所对应的高分辨率图像块构造近似低秩矩阵,建立秩极小化的复原模型,利用增广拉格朗日乘子算法将近似低秩矩阵分解为低秩矩阵和稀疏矩阵;最后根据相似的高分辨率图像块子空间的低秩矩阵,实现图像的超分辨率复原.通过在仿真数据机上进行验证和对比表明:本方法能够取得较好的超分辨率效果.     

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.     

基于自适应低秩去噪的近似消息传递压缩感知恢复

图像隐含的低秩先验特性已被成功应用于去噪等图像恢复应用.考虑到自然图像具有的非平稳特性以及迭代重构中图像噪声强度的变化,提出了一种结合近似消息传递与自适应低秩去噪的图像压缩感知重构方法.根据迭代重构图像的噪声方差估计,自适应地调整分块图像的大小以及相似块组的规模,实现低秩去噪性能的有效提升,从而保证了迭代重构的收敛速度,并同时改善了重构图像的质量.大量实验结果表明:该方法在无噪和有噪观测环境下都具有较好的重构性能,且能够有效地保留图像的纹理细节信息.     

基于低秩约束和字典学习的图像超分辨率重建

基于学习的超分辨率重建算法通过对图像的整体信息学习进行重建,没有对图像的内部结构信息特征进行分解考虑.基于图像的低秩稀疏分解理论,本文提出一种新的图像超分辨率重建算法.在研究图像矩阵的低秩部分与稀疏部分信息特征的基础上,结合图像自身蕴含的先验信息,本文分两步对图像恢复重建.首先,将图像的非局部自相似性先验信息引入图像的基本重建模型.在该模型下利用相似图像块矩阵的天然低秩性约束得到初始估计高分辨率图像.第二步,提出一种改进的字典学习算法恢复出初始估计高分辨率图像中缺失的高频成份信息,获得最终的高分辨率图像.为了使高频成份得到更好的恢复,在字典学习样本集的构建阶段应用了一种基于低秩稀疏分解理论的样本集构建方法.实验分析表明,本文提出的算法与现有主流算法相比,在主观视觉效果和客观性能分析上都能显示出更好的优越性.     

基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法的研究

提出了一种基于稀疏表示和低秩矩阵逼近的图像去噪算法:首先,通过对图像块的数据矩阵进行奇异值分解和全局子空间分析,确定信号子空间和噪声子空间;其次,利用图像块与信号子空间的距离寻找相似块,并将相似块分组为训练样本;再次,对相似块矩阵进行奇异值分解,并确定表示相似块的奇异向量;最后,去除表示噪声的基.实验结果表明,该算法能...     

基于残差网络的微波关联成像目标重构方法研究

微波关联成像将量子强度关联成像的思想扩展到微波领域,不仅很好地解决了传统雷达无法进行高分辨凝视成像以及复杂的运动补偿等问题,还具有分辨率高、抗干扰能力强等特点,受到广泛关注.针对微波关联成像传统重构算法在低采样数条件下重构质量差问题,将残差网络和卷积神经网络应用于微波关联成像重构中,提出一种基于残差网络的微波关联成像方法,以雷达接收机回波数据作为网络的输入,依次通过训练好的特征提取网络和图像增强网络,进行高质量图像反演,并将文中算法与伪逆算法和压缩感知算法进行仿真对比分析.仿真结果表明:在相同采样率下,文中算法成像质量均高于其他算法.同时,在不牺牲图像质量的条件下,单张图像重构执行程序所耗时间约为0.06s,提高了图像重建的速度,对工程应用有重要意义.     

基于残差网络的微波关联成像目标重构方法

微波关联成像将量子强度关联成像的思想扩展到微波领域,不仅很好地解决了传统雷达无法进行高分辨凝视成像以及复杂的运动补偿等问题,还具有分辨率高、抗干扰能力强等特点,受到广泛关注。针对微波关联成像传统重构算法在低采样数条件下重构质量差问题,将残差网络和卷积神经网络应用于微波关联成像重构中,提出一种基于残差网络的微波关联成像方法,以雷达接收机回波数据作为网络的输入,依次通过训练好的特征提取网络和图像增强网络,进行高质量图像反演,并将文中算法与伪逆算法和压缩感知算法进行仿真对比分析。仿真结果表明:在相同采样率下,文中算法成像质量均高于其他算法。同时,在不牺牲图像质量的条件下,单张图像重构执行程序所耗时间约为0.06s,提高了图像重建的速度,对工程应用有重要意义。     

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%。     

视频压缩感知中基于快速搜索的迭代多假设算法

针对观测域和像素域两阶段多假设预测重构方案在低采样率时重构效果不理想,且对于运动剧烈的序列预测精度不够、时间复杂度较高等问题,在两阶段多假设预测的基础上,提出了基于快速搜索的迭代多假设预测重构算法.该算法利用像素域分块的灵活性,基于重叠块在像素域迭代预测重构;针对运动较快的序列,采用十字形联合区域搜索方法以减小大范围搜索的算法复杂度;同时利用图像空间相关性进行帧间/帧内自适应假设块的模式选择与已有算法相比,文中重构算法进一步削弱了块效应,降低了大范围搜索的运算复杂度,提高了重构性能.     

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。     

基于低秩非局部稀疏表示的图像去噪模型

在去除加性高斯白噪声的过程中,为克服图像失真,提高图像视觉质量,使图像之间联系更加密切,本文提出了一种基于低秩非局部稀疏表示的去噪算法模型。在该模型中,首先通过PCA方法线训练字典得到稀疏字典集,然后用奇异值分解求解低秩问题,最后用欧拉-拉格朗日方法得到去噪图像的能量泛函,从而重构图像。仿真实验结果表明,提出的新算法不仅能克服图像失真,改善图像视觉质量,还提高了峰值信噪比和图像相似度。     

结合局部稀疏性和非局部相似性的盲压缩感知方法

为了降低传统的盲压缩感知图像重建方法所需求的采样率,提出了一种新的盲压缩感知图像重建方法,该方法同时考虑局部图像块的稀疏性和非局部图像块间的相似性,另外选择交替方向乘子算法求解产生的非凸优化问题,实现了图像的准确重建。实验结果表明,在不损失图像重构质量的情况下,该方法能够显著地降低采样率。     

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K-SVD 字典学习的岩心图像压缩感知重构

针对传统方法进行岩心图像压缩感知重构时,在低码率下容易产生细节丢失的问题,提出一种基于 K-SVD( K-Singular Value Decomposition) 超完备字典学习的压缩感知重构算法。首先根据分块压缩感知理论,将 岩心图像分块,采用高斯随机矩阵对相应层级的图像块进行观测,得到对应的观测值块,然后用MMSE ( Minimum Mean Squareerror Estimation) 方法获得初始解的估计并利用提示小波进行滤波,通过全局阈值的思想 得到自适应阈值,最后利用K-SVD 字典结合Landweber 迭代实现压缩与重构。实验结果表明,与传统方法相 比,在相同的采样率下获得的重构图像能较好地保留岩心图像的纹理信息,重构岩心图像的PSNR( Peak Signal to Noise Ratio) 值提高约0． 1 ～ 0． 8 dB。     

基于单层小波变换的自适应压缩感知图像处理

文章在未知二维图像的稀疏度的情况下,提出了基于单层小波变换的自适应压缩感知算法,保留其中的低频系数,只针对高频系数进行测量。在小波变换把二维图像分成低低、低高、高低和高高的4块之后,利用稀疏度自适应匹配追踪算法,分别对其中包含在低高块中的列、高低块中的行、高高块整体中的那些高频系数进行恢复,再进行小波逆变换重构图像。仿真结果表明,与原来的单层小波变换的非自适应压缩感知算法相比,该算法解决了稀疏度未知情况下的图像恢复问题,而且重构图像质量也得到很好的保证,例如在相同的采样率下,新算法与原算法之间的PSNR相差不过2dB。     

基于压缩感知的多声道信号重构与改进

多声道环绕声技术的发展和应用对音频信号的存储、传输和处理提出了新的要求.为了在显著降低音频数据量的同时保障多声道环绕声的质量,将多声道音频技术与压缩感知技术(CS)相结合,分别提出二维和一维两种CS重构方案来对多声道音频数据进行采样和重构.此外,针对低CS采样率的情况,提出了一种可以改进CS重构信号质量的新算法.实验结果表明,新算法不仅能显著提高音频信号的重构质量还能大大缩短重构时间,尤其在低采样率时提升显著.