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.     

基于非下采样contourlet变换的压缩感知图像重建

受传统采样定理限制,直接从信号采集系统得到高分辨率图像较困难,且信号获取过程会导致大量的采样数据.压缩感知理论指出可用特定测量矩阵将高维信号投影到低维空间上,求解数值优化问题准确重构原始信号,突破了传统采样定理的限制.传统压缩感知图像重建算法对所有系数测量,需进行多层小波变换保证图像质量,且小波捕捉方向信息有限,重建图像质量较差.故此提出采用非下采样contourlet变换(NSCT)做信号稀疏变换,并针对变换系数的特点,选择性的对系数测量,利用正交匹配追踪算法进行重构.实验结果表明,仅用单层NSCT变换可重建出高质量图像,克服传统算法需进行多层小波变换的缺点,降低采样和存储的数据量且重建的图像质量得到极大提升.     

基于提升小波的机械振动信号自适应压缩感知

针对复杂装备状态监测所面临的海量数据采样与传输问题,提出一种基于提升小波的自适应压缩感知方法。针对方法中提升小波信号处理中最优参数确定问题,利用稀疏度作为控制因子对提升小波滤波器和分解层数进行优选,并结合分块阈值降噪方法实现对机械振动信号的最佳稀疏分解。基于分块压缩感知的思想和满足RIP条件下观测次数下限的指导原则,解决提升小波分解各节点信号观测数据量的确定问题,构建基于提升小波的自适应压缩感知的机械状态监测体系。研究结果表明:该方法能够有效地减少压缩感知观测数据量,提高信号的重构速度和重构质量。     

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.     

基于块目标的频率步进连续波探地雷达压缩感知重建算法

压缩感知理论对于解决频率步进连续波探地雷达信号处理过程中存在的采样速率高、存储数据量大、信号处理时间长等问题具有重要意义. 针对雷达探测中块目标物体在探测区域不满足稀疏性的问题,提出一种适合块目标的压缩感知重构模型.利用某些稀疏正交基对块目标进行稀疏化处理使其满足稀疏性,将字典矩阵与稀疏矩阵结合形成适用于块目标物体的新观测矩阵,再通过压缩感知凸优化算法求解稀疏化系数,最后把该系数通过稀疏变换得到块目标的反射系数.通过实验仿真验证该方法的可行性,与未稀疏化处理的压缩感知重构模型相比具有更高的精度和分辨率.     

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。     

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．     

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

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。     

稀疏线性预测字典在语音压缩感知中的应用

压缩感知理论框架可以同时实现信号的采样和压缩,将压缩感知应用于语音信号处理是近年来的研究热点之一.本文根据语音信号的特点,采用K-SVD算法获得稀疏线性预测字典,作为语音信号的稀疏变换矩阵.高斯随机矩阵用于原语音信号的采样从而实现信号的压缩,最后通过正交匹配追踪算法(OMP)和采样压缩匹配追踪算法(Co Sa MP)将已采样压缩的语音信号进行信号重构.实验考察了待处理语音信号帧的长度、压缩比,稀疏变换字典以及压缩感知重构算法等因素对语音压缩感知重构性能的影响,结果表明,基于数据集训练的稀疏线性预测字典相比传统解析构造的离散余弦变换字典,对语音的重构性能具有0.6 d B左右的提升.     

分布式视频压缩感知中基于边信息及其支撑集的稀疏重构

文中提出了一种基于边信息及其支撑集的分布式视频压缩感知重构方案,它是建立在压缩感知和分布式视频编码理论的基础上,具有终端简单、采样/编码复杂度极低的特点.在该重构方案中,首先利用边信息构造当前（非关键）帧的冗余字典,为压缩感知重构提供稀疏表示方法;然后利用边信息估计的信号像素值和支撑集,辅助当前帧稀疏重构,提出了一种基于交替方向乘子的迭代算法以实现该重构优化问题的求解.实验结果表明,该重构方案能够获得较好的采样率和失真性能,主观图像质量也有所提高.     

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。     

基于自适应小波基和Smoothed-l0的压缩感知图像重构算法

使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。     

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.     

语音压缩感知及其重构算法

在研究语音信号在小波域的稀疏性的基础上,提出双正交小波变换的方法,与一维小波变换方法相比稀疏度提高10%～25%.此外,提出基于自适应次梯度投影算法(ASPM)进行压缩感知(CS)语音信号重构的方案.ASPM算法首先根据压缩感知重构模型建立包含稀疏重构信号并具有随机属性的凸集,然后运用次梯度投影的思想将该凸集的投影转化...     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.     

基于小波包变换的三维荧光光谱数据压缩方法

基于db小波包变换,采用频率分级阈值方法对三维荧光光谱数据进行了压缩。建立了数据的小波包分解树,根据对数能量熵最小原则确定最优树,通过频率分级阈值方法对最优树中的小波包系数进行压缩,并且用实验获取的数据加以验证。实验结果表明,和小波变换相比小波包变换能够更有效地保留数据的细节信息。通过和其他阈值法比较可知,频率分级阈值法具有更好的压缩率和数据恢复能力,其压缩分数达到90%,恢复分数大于98%,谱线相对误差小于1%。平行因子分析重构光谱与原始光谱的结果表明,小波包压缩能有效保留有用信息。     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。