基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法

针对SAR图像的压缩感知重建问题,在分块压缩感知框架的基础上,提出了基于视觉显著性的分块自适应压缩感知算法.在采样阶段,每个子块的采样率依据显著信息自适应的变化;在重建阶段,根据不同图像显著信息的差异,自适应地滤波.实验结果表明:该方法不仅重建结果的整体质量更优,视觉效果更好,而且在重建后的图像中能更好地保持边缘和目标等重要特征.     

结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

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Hessenberg测量矩阵的超声图像重建

针对超声图像连续性差、自身具有稀疏性的特点,提出了一种适用于超声图像的压缩感知重建方法。该方法以小波变换为稀疏基,Hessenberg矩阵为测量矩阵,引入正交匹配追踪(OMP)算法实现了超声图像的重建。超声C-扫描图像重建结果表明在观测数据采样率降低、数据缺失等条件下均能清晰的成像,验证了该方法的有效性。此外,本文给出Hessenberg测量矩阵的有限等距性(RIP)性质证明;并与基于Toeplitz测量矩阵的图像重建方法进行了比较,实验结果表明利用本文方法的重建图像在平均结构相似度(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和三维差值图等指标上均较优。该压缩感知重建方法在采样率为50%,原始数据较差的前提下,成功恢复出相似度在80%以上的超声图像。     

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.     

基于多层分块自适应压缩感知的图像编解码方法

压缩感知中,测量矩阵对图像进行单一采样率的压缩采样。传统的测量矩阵虽然能够获得比较好的重构效果,但因采样数目较多,故而资源耗费也较多。为了解决上述问题,提出了多层分块自适应编码算法(multi-layered block adaptive coding algorithm,MLBA)以及多层分块自适应压缩感知编解码方法(multi-layered block adaptive compressed sensing codec method,MLBACS)。MLBACS编解码方法基于MLBA编码算法,能够根据图像局部结构进行不同层数和大小的分块,并自适应分配采样率。仿真结果表明,在同等重构性能的前提下,相对于单一采样率下的压缩感知,MLBACS编解码方法能够不同程度地降低重构图像所需的采样数目。     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．     

基于非局部全变差和部分支撑已知的CS-MR图像重建方法

提出一种基于压缩感知(CS)的磁共振(MR)图像重建方法.利用参考图像和目标图像结构的相似性,提取参考图像在小波域中L个大系数的索引集作为目标图像的已知支撑集,约束已知支撑集补集中小波系数的l₁范数.此外,采用非局部全变差(NLTV)作为规整化项构造目标函数,通过快速合成分离算法(FCSA)重建目标图像.仿真结果证明,该方法能有效保留图像的边缘和细节信息,抑制噪声干扰,在相同采样数据量下,重建性能优于经典CS-MRI和其他同类方法.      

一种基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法

提出了一种有效的基于局部对比度的分块压缩感知多聚焦图像融合算法。首先采用结构随机矩阵对源图像进行分块压缩测量,获得分块压缩测量值;其次,根据块局部对比度选择清晰的块进行初步融合;再通过多数滤波对初步融合结果进行一致性校验,得到最终的融合结果;最后,通过平滑投影Landweber算法(SPL)重构融合图像。实验结果表明,与目前基于BCS图像融合方法相比,本文所提方法对于多聚焦图像融合,在主观视觉感知以及客观定量指标如信息熵、互信息及平均梯度及算法运行效率等方面均有明显改进。     

基于分块的压缩重建方法

图像的压缩重建是当前图像处理中的研究热点,本文提出了一种基于分块压缩的重建方法,该方法首先将图像分成尺寸相同的图像块,在一定的压缩比下各块独自完成SL0重建,最后将各图像块的重建结果拼接成整幅图像.图像块的尺寸与整幅图像的重建时间和质量有密切关系.块尺寸大,重建时间长;块尺寸小,块效应影响图像质量.文中对由尺寸较小图像块组成的重建图像进行维纳滤波,消弱了块效应并提高了图像视觉效果.仿真实验结果显示该方法具有重建时间短和压缩质量高的优势.     

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法

针对传输和存储中原始图像被JPEG和MPEG等标准进行压缩而产生的块效应，提出了一种图像去块算法.该算法选取非局部均值滤波作为框架，并通过机器学习来确定和优化参数，使得非局部均值滤波可以做到自适应处理.结果表明，该算法去块效果优于目前最新的形状自适应滤波法和维纳滤波法.     

基于局部结构相似与稀疏表示的超分辨率图像重建

稀疏表示在图像超分辨率(super-resolution, SR)重建中表现良好,但是传统的稀疏表示方法独立考虑图像块之间的稀疏性,会导致重建图像损失部分纹理结构。文章提出了一种基于局部结构相似与稀疏表示的SR图像重建算法。该算法利用局部几何结构相似的约束模型和L_1范数正则化的稀疏表示来求解图像块在低分辨率字典下的稀疏表示,以此重建高分辨率图像块。实验结果表明,该算法比传统稀疏表示方法能更好地恢复图像纹理结构,并在重建效果上具有明显的优越性。     

基于组稀疏表示的压缩感知核磁共振成像算法

提出一种利用组稀疏表示进行CSMRI的方法.在字典学习过程中,对图像块按照相似性准则进行分组,并利用这些组进行字典训练.将组字典学习的代价函数引入到压缩感知核磁共振成像的模型中,并利用交替优化方法求解该模型.提出的算法不仅利用了图像的局部稀疏性,还利用了图像块之间的相似性(非局部相似性).实验结果证明,该算法能够重构出高质量图像.     

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.     

多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建

传统的基于压缩感知的超分辨率重建算法将图像看作单尺度,并没有考虑不同尺度的图像块可能包含不同的判别信息.为了有效利用遥感图像的尺度特性,提出了一种多尺度压缩感知框架下的遥感图像超分辨率重建算法.首先通过图像块聚类构建多尺度训练样本集,接着运用Fisher判别准则学习包含遥感图像类别信息的判别字典,然后根据压缩感知中测量矩阵的构造方式估计低分辨率图像的获取过程,最后结合判别字典依次重建多尺度模式下的各子区域图像.实验结果证明了将多尺度压缩感知引入图像超分辨率重建的有效性,提出的算法在视觉效果和评价指标上均优于现有的几种算法.     

利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法.该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像.实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2 dB.     

分块OSTM测量矩阵构造及自适应压缩感知算法

针对目前随机测量矩阵物理实现困难、成本较高等不足,在研究确定性测量矩阵构造的基础上,基于分块循环结构,提出了分块正交对称Toeplitz矩阵(OSTM)的构造方法.分块OSTM具有伪随机循环结构,易于硬件实现,其独立变元个数大大减少,可降低存储和运算时间.针对目前图像分块压缩感知中单一采样的缺陷,将图像块进行分类,根据图像局部结构自适应分配采样率,结合分块OSTM设计,提出了基于分块OSTM的自适应压缩采样算法.仿真实验结果表明,基于分块OSTM的压缩测量获得的重构图像PSNR显著提高,图像主观质量得到了有效改善.     

基于压缩感知的视频压缩方案设计与实现

基于压缩感知理论设计出了针对视频编解码的处理方案。该理论是近来提出的一种新颖的图像编解码算法,它能够对稀疏性信号进行远低于Nyquist采样率编码。应用该理论对视频图像进行采样以降低视频的采样速率,依据视频图像的帧内、帧间相关性对视频帧进行建模,并结合综合感知模型进行压缩感知恢复。实验结果表明,本文设计的模型具有较好的效果。     

基于波原子稀疏优化与组稀疏表示的压缩感知算法

图像的稀疏度对实现图像压缩感知重建具有十分重要的影响,波原子变换能够有效地对图像进行稀疏表示并且具有可逆性。本文提出一种基于波原子优化稀疏变换与组稀疏表示的图像压缩感知重构算法,根据图像波原子变换系数逐渐降低的特点,构建一种约束矩阵对图像的波原子变换系数进行抑制从而增强图像稀疏度,通过组稀疏表示图像重建算法进行图像的压缩感知重构,最后对重构图像进行波原子逆抑制变换恢复原图像。仿真实验结果表明,本文算法相较于原有算法能够更好重构图像纹理细节,重构图像质量有明显提高,能够实现更低的采样率的图像压缩感知重建。