基于低秩增强的图像压缩感知重构算法

基于非局部自相似性的自然图像压缩感知重构算法在低采样率条件下初始重构质量有限,导致相似块分组效果不理想,影响最终重构质量.针对此问题,文中在组稀疏重构算法(GSR算法)的基础上提出一种低秩增强图像重构算法.首先在初始重构中引入三维块匹配去噪方法,提出混合滤波重构算法,为相似块分组提供更高质量的初始重构图像;然后在相似块正式分组前进行低秩增强预处理,使得相似块分组过程更加关注图像块的关键特征,提高分组的正确度.仿真实验结果表明,文中所提算法和GSR算法相比,在低采样率条件下具有更好的重构性能.     

一种用于可重构计算系统的软硬件划分算法

在编译过程中,为了对运行于可重构计算系统上的应用程序自动地进行软硬件划分,提出一种基于模拟退火和链式调度的划分算法,该算法将程序的划分和调度结合起来,采用软硬件协同工作的方式,利用系统中微处理器核与可重构硬件之间的并行性加速程序的执行,同时在调度过程中,通过配置预取减少系统的重构开销.实验结果表明,相对于现有软硬件自动划分方法,该算法可以平均减少25%左右的程序执行时间.     

基于改进块贝叶斯学习的多通道心电信号重构

为提高可穿戴心电监护系统的重构精度,提出了一种结合多测向量模型的块稀疏贝叶斯学习心电信号重构算法,并在算法的求解过程中使用快速边缘似然最大化算法。对MIT-BIH心律失常数据库、MIT-BIH噪声测试数据库和PTB诊断数据库中心电信号的实验表明,相比于其他传统的压缩感知重构算法,该算法具有重构精度高、运行时间短的优势;相比于基于单测向量模型的块稀疏贝叶斯算法,该算法的重构精度提高了35%,重构速度提高至原来的8倍;在重构含噪声心电信号的情况下,该算法获得比其他重构算法更好的重构效果。因此,本文算法在可穿戴心电监护系统中具有良好的应用前景。     

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.     

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.     

缓存模式下的轮廓查询优化方法

研究在缓存模式下,利用一组预存储的临时轮廓快照集来高效等价重构用户新提交的轮廓查询Q,并提出一种新颖的缓存模式下轮廓查询处理算法(APSQCM)来完成该任务.APSQCM算法由两阶段组成,第一阶段捕获Q与缓存中临时轮廓快照间的内在关联,进而获取能够用来等价重构Q的所有轮廓基;而在第二阶段中,APSQCM算法使用轮廓基来快速产生Q的正确结果集.实验结果表明,APSQCM算法具有有效性和实用性.     

基于用户浏览兴趣的网页预取策略

提出一种基于用户历史浏览情况对未来相关网页进行预取的算法.该算法能自适应调整用于生成会话的参数,并使用Session-tree结构完成对相关页面的预取.在实现中考虑到用户在特定事件和时间下的历史浏览行为,使用奖励因子和快速排序策略以提高效率.试验分析结果表明,基于自适应会话调整及群体共同兴趣剖像的预取算法能较好地完成对相关页面的预取.     

CVS中基于多参考帧的最优多假设预测算法

现有的视频压缩感知(CVS)多假设预测方法均以当前块在参考帧对应搜索范围内的所有搜索块为假设块,造成求解线性权值系数的计算复杂度过高和预测精度受限.针对该问题,文中提出了一种基于多参考帧的最优多假设预测视频压缩感知重构算法.该算法首先从多个参考帧中选取出与当前块测量域绝对差值和(SAD)最小的一部分搜索块作为当前块的最优假设块集,然后对假设块进行自适应线性加权,充分地挖掘视频帧间相关信息,提升了预测精度,同时降低了求解线性权值系数的计算复杂度;最后对测量值进行帧间DPCM量化,以提高视频压缩效率和率失真性能.仿真实验表明,与现有的视频压缩感知重构算法相比,文中算法具有更高的视频重构质量.     

视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.     

非局部的可切换滤波图像椒盐噪声去除方法

针对图像被高强度椒盐噪声污染的问题, 提出一种可切换的非局部去噪算法. 首先将噪声图像切割为若干局部块作为算法的基本处理单位， 设计块的预修复过程, 以避免由于高噪声污染对局部块的干扰, 保证相似度度量和模型估计过程的准确性； 其次, 在非局部范围内构造非局部滤波器, 度量相似度并计算修复权值以进行噪声修复, 得到全方位的图像去噪效果. 实验结果表明, 该算法较传统局部信息构建滤波器的方法, 无论对低污染程度的图像, 还是高污染程度的图像, 在效果和图像衡量指标上均有一定的提升.