基于小波稀疏基的压缩感知遥感图像融合算法

针对遥感图像融合提出了一种基于小波稀疏基的压缩感知算法,该算法利用IHS变换法得到的高空间分辨率融合图像有尖锐边缘及小波变换能较好的保持光谱信息的优势,将多光谱图像的I分量和全色图像进行小波变换;根据其高低频分量的特点,对其低频分量采用小波稀疏基的系数加权融合法,高频分量采用边缘提取法分别进行融合,最后进行小波逆变换和IHS逆变换得到最终融合结果。实验结果表明,不同的小波稀疏基系数对融合结果有较大的影响,且所选算法的融合效果优于系数最大值法及传统融合方法。     

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.     

基于单层小波变换的加权压缩感知图像处理

针对简单正交基不能足够稀疏表示信号问题,提出了一种基于单层小波变换改进的加权压缩感知算法。根据图像小波变换的特点,对图像进行单层小波分解,保留低频系数,对高频系数进行测量;并提出设置加权系数矩阵,作用于信号小波正交变换后的高频稀疏系数,增强其系数的稀疏性,增强图像的重构质量;重构算法采用贪婪算法中的OMP算法。实验结果表明该算法对重构精度有进一步提高。     

基于压缩感知的土壤湿度图像重构系统设计

针对典型土壤微波辐射特性,分析了传统的测量方法。研究了微波辐射干涉直接采用测量原理,建立了基于压缩感知的土壤湿度微波辐射图像重构系统。利用该模型获取可信、高分辨率的土壤湿度数据,为土壤湿度估测等方面提供理论依据和技术支持,实现水涝和干旱的实时监测,解决其生态环境问题。     

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.     

基于混合优化的平滑l0压缩感知重构算法

研究压缩感知的重构算法,分析了平滑l0（smoothed l0,SL0）的理论基础．SLO算法通过利用平滑的高斯函数去逼近l0范数,将重构中的l0范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题．针对算法中最速下降法存在“锯齿现象”和收敛速度慢等缺点,引入数值最优化理论中的混合优化算法,提出了一种基于混合优化的SL0重构算法（HOSL0）．该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点,提高了算法的重构精度和速度．仿真实验表明,HOSL0算法与同类算法相比性能有明显提高,同时在重构速度上比BP算法快了2个数量级．     

合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法

针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC)。首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像。实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%～90%下可以提高图像的重构性能,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,在90%高采样率下的重构性能可提高3dB左右。     

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。     

基于小波分解的语音自适应压缩感知

根据语音信号经过小波分解后低频分量和高频分量的特点,提出分别对他们进行自适应压缩感知。首先对信号的低频分量用训练的过完备基进行稀疏分解,降低了稀疏分解过程中的计算量。然后详细描述了改进自适应观测矩阵的产生,以及对低频和高频分量分别进行自适应观测。最后通过OMP重构算法分别对低频和高频分量进行重构,通过小波合成还原出原始信号。实验表明,语音信号在基于小波分解的自适应压缩感知方案中具有良好的重构性能。     

顺序小波包图像压缩感知方法

针对压缩感知中测量次数不确定的问题,提出了顺序小波包图像压缩感知方法.该方法选用小波包变换分解图像,降低信号稀疏度,将图像划分为大小相等的小波包系数块,利用小波包系数块数学期望与稀疏度之间的关系,对初始采样信号y0的长度进行预测;同时变长设置顺序压缩感知过程中采样信号y1,…,yn的长度,来减少解压缩端重构次数以及两端的通信次数,从而解决传统顺序压缩感知方法中存在的不足.实验表明该方法在重构次数和重构精度上优于传统顺序压缩感知方法.     

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MIT图像重建方法

针对目前磁感应成像技术(MIT)的图像重建质量存在精度较低的问题,提出了一种基于压缩感知原MIT图像重建方法.将MIT系统电压数据的采集过程视为压缩感知的线性测量过程,通过对灵敏度矩阵进行补零拓展和行向量随机重组操作重新设计了测量矩阵;采集到的电压向量也用相同的方式处理,作为压缩感知的测量信号.然后利用压缩感知信号重构算法恢复原始信号.最后进行了仿真实验,实验结果表明,利用本方法获得的重建图像误差和相关系数比传统图像重建算法要好.由此可见,这是一种精度较高的MIT图像重建方法.     

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e~0范数优化算法的图像重建

为了解决稀疏信号的重建问题提出了光滑e0范数优化算法,它与最小1范数优化算法等图像重建的方法相比有很大的不同,着重实验了这种信号重建算法中重要参数的选择,并利用手写体数字图像库为试验样本做了一维信号重建和二维图像重建实验.实验结果证明了基于e0范数优化算法在图像重建时间和重建精度上的优越性,此为后续的图像工程研究奠定了基础.     

压缩感知理论及其重构算法

压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号。分析了信号的稀疏表示、压缩感知的基本理论,设计了两种主要的重构算法——匹配跟踪算法、互补匹配跟踪算法,并对两种算法的特点进行了对比。     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大，给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗，达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的，使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标，研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明，当压缩率在30%以内时，基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%，同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时，子空间追踪的误差小于10%，且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.