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。     

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...     

无线传感器网络中基于压缩感知的静止图像压缩方案研究

受功耗、成本和无线传输环境的限制,无线传感器网络中采集图像的节点并不适合采用传统静止图像压缩标准JPEG、JPEG2000.为了适应无线传感器网络的“轻编码、重解码”的特点,提出了一种基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的静止图像压缩方案.该方案在编码端进行分块测量,分块测量次数根据图像的边缘信息自适应地分配;在解码端则利用分块观测数据进行整帧重建.仿真实验表明,与已有的基于CS的图像压缩方案相比,该方案可有效地降低CS测量成本,并可在重建时消除图像的边缘模糊与块效应现象.     

粒子群优化的GPSR-BB压缩感知重构算法

为了减少压缩感知中梯度投影稀疏重构法算法(GPSR-BB)的运行时间和迭代次数,有效地提高算法的重构性能,将具有全局搜索能力的粒子群算法应用到GPSR-BB算法中。利用粒子群优化算法的全局开发能力和GPSR-BB算法的局部搜索能力,加快了算法的收敛速度,减少了算法的迭代次数;通过对GPSR-BB算法中线搜索条件的改进,有效地提高了算法的重构精度。仿真实验表明:改进的GPSR-BB算法比传统的GPSR-BB算法运行时间缩短了43%、迭代次数降低了39.7%。在观测维数一定的条件下,改进的GPSR-BB算法重构成功概率高于传统的算法0.04,重构误差低于传统的0.09,具有较好的重构性能。     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于一种改进的压缩感知重构算法的分析与比较

主要结合稀疏自适应匹配追踪算法和梯度追踪算法的各自优点,在该两种算法的基础上提出了一种新的信号重构算法,并通过实验仿真分析了新算法在信号重构过程中的优越性。     

基于MATLAB的压缩感知重构漏水信息改进算法研究

地下供水管道漏水监测时,采集到的漏水信号在传输过程中因节点自身限制,导致丢失部分有用信息,从而影响漏水监测的准确性.通过对该问题提出的改进压缩感知的重构方法,用传感器节点采集地下供水管道漏水声信号,在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法的基础上,使用自适应方法得到最佳输出信号并改变重构算法中残差的初值,参与计算的残差初...     

基于压缩感知的语音盲稀疏重构算法及其去噪应用

根据传统的正交匹配追踪(OMP)算法和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法各自的缺陷,提出可以在盲稀疏状态下重构带噪语音的多匹配正交追踪(MMOP)算法。该算法采用同时匹配多个原子以及同步增大和缩小原子集的办法来解决SAMP算法中原子的过匹配和欠匹配现象,此外,还提出一种新的去噪思想和设置初始步长方法,并且采用分阶段步长来重构原始语音信号。研究结果表明:本文算法不仅修正SAMP算法的过匹配和欠匹配的现象,而且还具有匹配速度快、迭代次数少的优点,同时又提高语音信号在盲稀疏状态下的重构精度,此外,该算法还可以应用在噪声语音中,有较明显的去噪效果,且其重构后的语音主客观质量评价都要好于传统的OMP算法和SAMP算法。     

基于压缩感知的智能电表数据的压缩与重构

为了解决有限带宽电力线通信链路传输大量的智能电表数据时产生的时延或准确性问题。使用了压缩感知方法对智能电表数据进行压缩与重构。首先智能电表数据通过测量矩阵压缩成测量值,然后再通过电力线通信链路进行传输,最后在控制中心使用合适的重构算法恢复智能电表数据。仿真结果表明了所提的方法能大幅减少传输数据的维度。     

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。     

结合分裂Bregman的压缩感知电磁地图重构算法

受限于非协作和采集数据残缺等因素,分布式感知网络难以实现对目标区域电磁态势的全覆盖感知,因此,有必要研究一种依据残缺感知数据重构出目标区域完整电磁态势的技术,进而掌控电磁态势。论文由此提出了一种结合分裂Bregman的压缩感知电磁地图重构算法。该算法基于压缩感知提出了一种滤波式分区正交匹配追踪算法,并用其重构出目标区域内的参考信号接收功率数据,然后再利用分裂Bregman对该数据进行精度提升,最终得到更高精度的数据并绘制出完整的电磁地图。仿真实验表明,重构出的电磁地图和实际情况更接近,且在可用感知节点数量稀少情况下能保证重构数据和实际数据之间的均方根误差低于2.5,算法具有重要的理论意义和应用价值。     

一比特压缩传感的贪婪重构算法

针对测量值的一比特量化,提出了一种新型贪婪迭代算法:符号子空间追踪算法。该算法融合了一致性恢复和贪婪迭代的原理,将量化误差对重构的影响降到最小。仿真结果表明,在高比特率的情况下,该算法的重构误差比只考虑稀疏性和只考虑一致性恢复的算法分别低13 dB和21 dB。     

基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法

为提高地震数据压缩感知重构的信噪比和保真度, 提出一种基于曲波变换的地震数据压缩感知重构算法。建立了地震数据压缩感知重构模型, 分析了基于曲波变换稀疏表示的地震数据各尺度之间能量与熵的分布特性, 结合分块压缩感知技术降低随机观测的计算复杂度, 利用曲波变换稀疏表示高频区域各尺度之间的相关性, 设计了随信息熵变化的自适应双变量收缩阈值迭代重构的方法。实验结果表明, 在相同的采样率下,该算法重构的地震数据峰值信噪比提高了1. 5 dB 以上, 并且具有良好的细节信息保持能力。     

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.