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Adaptive block greedy algorithms for receiving multi-narrowband signal in compressive sensing radar reconnaissance receiver
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作者 ZHANG Chaozhu XU Hongyi JIANG Haiqing 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第6期1158-1169,共12页
This paper extends the application of compressive sensing(CS) to the radar reconnaissance receiver for receiving the multi-narrowband signal. By combining the concept of the block sparsity, the self-adaption methods, ... This paper extends the application of compressive sensing(CS) to the radar reconnaissance receiver for receiving the multi-narrowband signal. By combining the concept of the block sparsity, the self-adaption methods, the binary tree search,and the residual monitoring mechanism, two adaptive block greedy algorithms are proposed to achieve a high probability adaptive reconstruction. The use of the block sparsity can greatly improve the efficiency of the support selection and reduce the lower boundary of the sub-sampling rate. Furthermore, the addition of binary tree search and monitoring mechanism with two different supports self-adaption methods overcome the instability caused by the fixed block length while optimizing the recovery of the unknown signal.The simulations and analysis of the adaptive reconstruction ability and theoretical computational complexity are given. Also, we verify the feasibility and effectiveness of the two algorithms by the experiments of receiving multi-narrowband signals on an analogto-information converter(AIC). Finally, an optimum reconstruction characteristic of two algorithms is found to facilitate efficient reception in practical applications. 展开更多
关键词 compressive sensing(CS) adaptive greedy algorithm block sparsity analog-to-information convertor(AIC) multinarrowband signal
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Sampling adaptive block compressed sensing reconstruction algorithm for images based on edge detection 被引量:6
2
作者 ZHENG Hai-bo ZHU Xiu-chang 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI CSCD 2013年第3期97-103,共7页
In this paper, a sampling adaptive for block compressed sensing with smooth projected Landweber based on edge detection (SA-BCS-SPL-ED) image reconstruction algorithm is presented. This algorithm takes full advantag... In this paper, a sampling adaptive for block compressed sensing with smooth projected Landweber based on edge detection (SA-BCS-SPL-ED) image reconstruction algorithm is presented. This algorithm takes full advantage of the characteristics of the block compressed sensing, which assigns a sampling rate depending on its texture complexity of each block. The block complexity is measured by the variance of its texture gradient, big variance with high sampling rates and small variance with low sampling rates. Meanwhile, in order to avoid over-sampling and sub-sampling, we set up the maximum sampling rate and the minimum sampling rate for each block. Through iterative algorithm, the actual sampling rate of the whole image approximately equals to the set up value. In aspects of the directional transforms, discrete cosine transform (DCT), dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), discrete wavelet transform (DWT) and Contourlet (CT) are used in experiments. Experimental results show that compared to block compressed sensing with smooth projected Landweber (BCS-SPL), the proposed algorithm is much better with simple texture images and even complicated texture images at the same sampling rate. Besides, SA-BCS-SPL-ED-DDWT is quite good for the most of images while the SA-BCS-SPL-ED-CT is likely better only for more-complicated texture images. 展开更多
关键词 block compressed sensing edge detection sampling-adaptive variance directional transforms
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基于纹理信息的图像自适应分块压缩感知算法
3
作者 左胤杰 赵君喜 《智能计算机与应用》 2024年第7期128-135,共8页
针对传统分块压缩感知算法中对各图像块分配相同采样率,限制图像重构质量的问题,本文提出一种基于纹理信息的采样率自适应分块压缩感知算法。在观测端将图像一维灰度熵和标准差作为纹理信息量的衡量标准,使用K-means++算法将图像块按照... 针对传统分块压缩感知算法中对各图像块分配相同采样率,限制图像重构质量的问题,本文提出一种基于纹理信息的采样率自适应分块压缩感知算法。在观测端将图像一维灰度熵和标准差作为纹理信息量的衡量标准,使用K-means++算法将图像块按照纹理信息的相似性分为3类;结合边缘信息为3类图像块分配自适应采样率,并进行采样率二次分配;在重构端为缓解重构图像产生的块效应,采用分层分块结构结合改进的平滑投影Landweber算法进行重构。实验结果表明:在不同的采样率下,本算法重构图像在客观重构质量和主观视觉效果上均有一定提升,重构图像的块效应也得到缓解。 展开更多
关键词 分块压缩感知 自适应采样率 纹理信息 平滑投影Landweber算法 块效应
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利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知 被引量:34
4
作者 王蓉芳 焦李成 +1 位作者 刘芳 杨淑媛 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1506-1514,共9页
与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应性体现在自适应采样和自... 与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应性体现在自适应采样和自适应收缩阈值两个方面.引入两种滤波器,分别形成了两种分块自适应压缩感知算法.采用自然和医学两类测试图像,验证了两种新算法的性能.实验结果表明,利用了纹理信息的分块自适应压缩感知算法,在重构图像的质量和视觉效果上,都有明显的优势. 展开更多
关键词 分块压缩感知 纹理信息 自适应采样 自适应阈值 滤波器
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图像分块压缩感知中的自适应测量率设定方法 被引量:6
5
作者 李然 干宗良 +2 位作者 崔子冠 武明虎 朱秀昌 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期77-85,共9页
传统的图像分块压缩感知(BCS,block compressed sensing)以相同的测量率对各块进行测量,但由于图像的空间特性不同,在重构图像时出现了块效应。通过自适应为各块设定不同的测量率,该问题可得到有效的解决。然而,已有的自适应测量率设定... 传统的图像分块压缩感知(BCS,block compressed sensing)以相同的测量率对各块进行测量,但由于图像的空间特性不同,在重构图像时出现了块效应。通过自适应为各块设定不同的测量率,该问题可得到有效的解决。然而,已有的自适应测量率设定法需要在采集端获得原始数字图像,这在实际的压缩成像(CI,compressive imaging)设备中无法实现。为了克服这一缺陷,提出了一种更易于通过硬件实现的自适应测量率设定法。该方法利用在采集端可获得的CS测量值直接在测量域中估计各图像块的样本方差,再根据各块样本方差自适应地为每块设定测量率并实现码率控制。仿真实验结果表明,该方案重构图像的质量优于非自适应方案,但由于测量域估计块样本方差存在偏差,使其与直接利用块样本方差真实值的自适应方案相比,仍具有一定差距。 展开更多
关键词 分块压缩感知 压缩成像 自适应测量 块样本方差
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基于纹理自适应全变分滤波的图像分块压缩感知优化算法 被引量:12
6
作者 王玥 周城 +1 位作者 熊承义 舒振宇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期307-310,315,共5页
图像分块压缩感知重构模型通过分块方式解决了压缩感知中观测矩阵过大带来的计算复杂度较高和存储空间较大的问题,但分块重构时会产生块效应,其需要通过去块效应滤波加以消除。现有的滤波方法并未考虑图像纹理细节恢复问题,造成了重构... 图像分块压缩感知重构模型通过分块方式解决了压缩感知中观测矩阵过大带来的计算复杂度较高和存储空间较大的问题,但分块重构时会产生块效应,其需要通过去块效应滤波加以消除。现有的滤波方法并未考虑图像纹理细节恢复问题,造成了重构质量的降低。为解决该问题,首先提出了一种基于灰度熵的纹理自适应采样方法。随后分析了分块压缩感知中块效应的产生和经自适应采样后块效应得到缓解的原因,并将全变分滤波引入到图像分块压缩感知平滑投影迭代重构过程之中,提出了一种基于图像分块纹理信息的双树离散小波硬阈值滤波和全变分滤波的自适应加权滤波模型,用其取代原平滑投影迭代算法的滤波过程,在自适应采样缓解块效应的基础上,更有效地保存图像的细节信息。仿真实验表明,与多种已有方案相比,该方案可显著提升重建图像的主客观质量,同时可有效保留图像的纹理细节。 展开更多
关键词 分块压缩感知 自适应采样率 全变分滤波 去块效应滤波
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自适应分块压缩感知的图像压缩算法 被引量:9
7
作者 李如春 程云霄 +1 位作者 李林 常丽萍 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2018年第4期392-395,406,共5页
均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域.为此,给出一种基于图像内容的自适应分块算法,以图像内相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依据,利用四叉树算法进行图像自适应块大小的划分;并将分块结... 均匀分块压缩感知对图像信号进行压缩采样,无法有效地分离出重要区域和背景区域.为此,给出一种基于图像内容的自适应分块算法,以图像内相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依据,利用四叉树算法进行图像自适应块大小的划分;并将分块结果根据相邻像素DCT系数的差值大小分成快速变化块、缓慢变化块和过渡块3类,适时分配相应采样率.实验结果表明:给出的算法对仿真实验选取的图像重构质量高于均匀分块方法1~3dB,且重构时间减少20~40ms;在重构质量近似的情况下,重构时间比基于图像块像素方差的块分类方法减少40~60ms. 展开更多
关键词 压缩感知 图像压缩 自适应分块 采样率设定 仿真测试
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面向压缩感知的块稀疏度自适应迭代算法 被引量:15
8
作者 付宁 乔立岩 曹离 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第A03期75-79,共5页
块稀疏信号是一种典型的稀疏信号,目前在块稀疏信号的压缩感知问题中,大多数信号重构算法要求信号的块稀疏度已知且算法复杂度高.针对实际应用中信号块稀疏度未知的情况,提出了一种块稀疏度自适应迭代算法,用于信号重构.首先,该算法初... 块稀疏信号是一种典型的稀疏信号,目前在块稀疏信号的压缩感知问题中,大多数信号重构算法要求信号的块稀疏度已知且算法复杂度高.针对实际应用中信号块稀疏度未知的情况,提出了一种块稀疏度自适应迭代算法,用于信号重构.首先,该算法初始化一个块稀疏度,其值按设定步长进行增加.对每一个块稀疏度的迭代,算法都会找到信号支撑块的一个子集,并修正更新上一次找到的信号支撑块,最后找到信号的整个支撑块,从而重构出源信号.该算法不需要信号的块稀疏度作为先验知识,而且算法复杂度低.仿真实验表明,该算法的重构概率较已有大多数块稀疏信号重构算法的重构概率高,在块稀疏信号的压缩感知问题中具有实际意义. 展开更多
关键词 压缩感知 块稀疏 自适应 重构概率
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基于优化分类的机械振动信号压缩感知 被引量:5
9
作者 王强 张培林 +2 位作者 王怀光 吴定海 张云强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第14期86-93,共8页
针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,... 针对复杂机械振动信号压缩感知过程中存在的稀疏字典构造困难问题,提出了基于QPSO分类的自适应稀疏字典构造方法。该方法根据信号的分割尺度,将信号进行分块,并利用每一信号块的能量大小,构造能量序列,利用QPSO对能量序列进行优化分类,保证不同类别间能量序列的方差最大,从而实现对信号块的分类,采用K-SVD对不同类信号块分别进行稀疏字典的自适应学习训练,产生与信号相适应的稀疏字典,用于机械振动信号的压缩感知重构过程。通过滚动轴承实测信号在不同状态下的压缩感知实验表明:所提方法能够有效提高信号重构的峰值信号比,改善机械振动信号的重构效果。 展开更多
关键词 机械振动信号 字典构造 自适应压缩感知 优化分类
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基于最佳线性估计的快速压缩感知图像重建算法 被引量:10
10
作者 李然 干宗良 朱秀昌 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期3006-3012,共7页
针对目前存在的压缩感知(CS)重建算法计算复杂度过高的问题,该文提出一种基于最佳线性估计的快速CS图像重建算法。该算法在编码端进行分块自适应CS随机测量,在解码端根据图像块不同的统计特性,估计出统计自相关函数矩阵,进而构造出最佳... 针对目前存在的压缩感知(CS)重建算法计算复杂度过高的问题,该文提出一种基于最佳线性估计的快速CS图像重建算法。该算法在编码端进行分块自适应CS随机测量,在解码端根据图像块不同的统计特性,估计出统计自相关函数矩阵,进而构造出最佳线性算子用于重建出各个图像块。由于该算法用线性投影的方式替代了传统CS重建算法的非线性迭代过程,使得其大大缩短了图像重建时间。仿真实验结果表明,对于纹理细节不复杂的图像,所提出的算法并没有因为其计算复杂度的减少而影响到重建质量,仍优于目前流行的CS重建算法。 展开更多
关键词 图像处理 分块压缩感知 自适应测量 最佳线性估计 统计自相关函数 快速图像重建
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基于稀疏采样的无线多媒体传感网图像压缩算法 被引量:7
11
作者 郭剑 韩崇 +2 位作者 施金宏 薛浩天 孙力娟 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2021年第1期76-82,共7页
为解决无线多媒体传感网存在的网络能耗高、节点性能低以及存储空间小等问题,结合WMSNs的特点引入压缩感知技术,提出了一种基于傅里叶域稀疏采样的分布式多媒体传感网图像压缩算法。该算法考虑多传感器节点的协作性,实现了图像在傅里叶... 为解决无线多媒体传感网存在的网络能耗高、节点性能低以及存储空间小等问题,结合WMSNs的特点引入压缩感知技术,提出了一种基于傅里叶域稀疏采样的分布式多媒体传感网图像压缩算法。该算法考虑多传感器节点的协作性,实现了图像在傅里叶域上的分块自适应压缩采样与传输。通过公开图像数据集中与现有的其他分布式压缩感知算法的仿真对比实验,表明了所提算法不仅能够有效降低重构误差、提高重构图像的质量,而且能更好地适合WMSNs网络低能耗的应用要求。 展开更多
关键词 无线多媒体传感网 分块压缩感知 傅里叶变换 稀疏采样 自适应采样
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基于块稀疏度估计的压缩感知自适应重构算法 被引量:4
12
作者 许华杰 何敬禄 胡小明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第1期305-308,320,共5页
块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法,并将其应用于压缩感知。首先对信号的块稀疏度进行初步估计,计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的... 块稀疏信号是一类具有特殊结构的稀疏信号。针对块稀疏信号块稀疏度未知的情况,提出了一种基于块稀疏度估计的自适应重构算法,并将其应用于压缩感知。首先对信号的块稀疏度进行初步估计,计算得到一个支撑块索引集合的估计值,利用得到的估计值对残差进行初始化;然后对测量矩阵的子块和当前残差进行相关性匹配操作,以选取信号的支撑块集合,依据正则化原则再次对由相关性匹配操作得到的信号支撑块集合进行筛选;最后通过迭代过程获得信号最终的支撑块集合。仿真实验结果表明,提出的算法与现有的块稀疏信号自适应重构算法相比,具有较好的重构成功概率且算法的平均运行时间更短。 展开更多
关键词 块稀疏信号 压缩感知 估计 正则化 自适应 信号重构
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基于显著性的自适应分块压缩感知算法 被引量:3
13
作者 祝勇俊 刘文波 +1 位作者 沈骞 徐梦莹 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2019年第12期28-33,共6页
现实图像的显著性纹理结构可为分块压缩感知算法提供先验信息,优化算法。鉴于此,提出了一种新的基于显著性的自适应分块压缩感知算法。算法所提显著性是以灰度空间相关矩阵和韦伯定律为基础,采用确定性正交对称托普利兹矩阵对目标图像... 现实图像的显著性纹理结构可为分块压缩感知算法提供先验信息,优化算法。鉴于此,提出了一种新的基于显著性的自适应分块压缩感知算法。算法所提显著性是以灰度空间相关矩阵和韦伯定律为基础,采用确定性正交对称托普利兹矩阵对目标图像进行测量,提出了均熵最小化自适应分块策略、角二阶矩最大化块向量生成方式以及合成特征依据下的自适应采样率设置,并结合不同重构算法进行了分析和验证。实验表明,所提算法策略在多项指标上较传统算法具有更好的表现,易于硬件实现,针对不同重构算法和测试图像具有普适性和稳定性。 展开更多
关键词 显著性 自适应分块压缩感知 灰度空间相关矩阵 合成特征
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深度图像的分块自适应压缩感知 被引量:2
14
作者 王旭 王国中 范涛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期903-906,915,共5页
针对基于空域上下采样的深度编码框架中,由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题,提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下,利用图像块的方差表... 针对基于空域上下采样的深度编码框架中,由边缘信息损失带来的视点绘制质量下降的问题,提出了一种面向视点绘制质量的深度图像分块自适应压缩采样方法。在基于分块压缩感知和光滑Landweber投影重构的BCS_SPL框架下,利用图像块的方差表征其边缘信息,并据此进行自适应采样,以提高深度图像重构和视点合成质量。结果表明,在相同的采样率下,相比上、下采样和BCS_SPL方法,提出的分块自适应压缩感知方法在绘制视点的PSNR和主观质量上都有所提高。 展开更多
关键词 深度图 分块压缩感知 虚拟视点绘制 自适应采样
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一种新的基于分块的视频压缩感知算法 被引量:1
15
作者 李涛 王晓华 赵三元 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期940-944,共5页
提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行.为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块... 提出了一种新的基于分块的视频压缩感知算法,可以将视频采集和压缩编码有机结合起来同时进行.为利用视频时间轴上的冗余,对参考帧和非参考帧使用不同的采样策略:对于参考帧,先进行分块然后进行常规的压缩感知采样;对于非参考帧,将分块后和参考帧对应块作比较然后调整采样策略.非参考帧的采样可以为参考帧提供更多的信息,使得在采样数目很少的情况下得到更高的视频质量.同时算法可以根据视频帧内部的纹理复杂程度自适应地调整采样速率,优化资源配置.实验结果表明,相对于一般的压缩采样算法,本算法使用比以往算法少20%以上的采样值,得到的结果既符合人眼观察又有最高的信噪比. 展开更多
关键词 压缩感知 分块 信噪比 自适应
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分块OSTM测量矩阵构造及自适应压缩感知算法 被引量:1
16
作者 杨爱萍 张金霞 +1 位作者 钟腾飞 卜令勇 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期535-540,共6页
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... 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. 展开更多
关键词 分块压缩感知 分块正交对称Toeplitz矩阵 图像块分类 自适应采样率
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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 被引量:1
17
作者 李然 武明虎 +2 位作者 郑海波 崔子冠 朱秀昌 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2013年第4期44-49,54,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 压缩感知 无线传感器网络 静止图像压缩 图像重建 分块自适应测量 平滑投影Landweber算法
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基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构 被引量:2
18
作者 张健 董育宁 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2014年第4期63-71,共9页
为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知(Compressive Sensing,CS... 为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知(Compressive Sensing,CS)捕获信息的效率。在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果。仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量。 展开更多
关键词 分布式视频压缩感知 压缩感知 块分类 自适应测量率分配 运动对齐多假设预测模型
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基于空谱特性的高光谱图像压缩感知重构 被引量:2
19
作者 陈善学 胡灿 屈龙瑶 《电讯技术》 北大核心 2016年第7期717-723,共7页
针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和... 针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构:首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。 展开更多
关键词 高光谱图像 分块压缩感知 频段聚类 优化谱间预测 稀疏度自适应匹配追踪
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空间频率与方向特征相结合的自适应采样压缩感知算法 被引量:1
20
作者 王威 杨蔚蔚 李骥 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期1881-1889,共9页
在分块压缩感知采样过程中,为根据图像块特征更合理的分配采样率,提出一种基于纹理特征的图像分块自适应采样压缩感知算法.首先使用空间频率提取图像块纹理信息;其次根据纹理信息将图像块分为平滑块或纹理块,并确定各块的基础采样率;再... 在分块压缩感知采样过程中,为根据图像块特征更合理的分配采样率,提出一种基于纹理特征的图像分块自适应采样压缩感知算法.首先使用空间频率提取图像块纹理信息;其次根据纹理信息将图像块分为平滑块或纹理块,并确定各块的基础采样率;再使用基础采样率对平滑块采样,在基础采样率的基础上结合小波域系数统计特征调整纹理块子带系数采样率;最后使用平滑投影Landweber重建图像.实验结果证明,与已有的图像分块压缩感知算法相比,当压缩率适中时,无论是视觉效果还是客观指标方面,该算法均能明显地提高图像信号重建质量. 展开更多
关键词 分块压缩感知 纹理特征 空间频率 小波域 自适应采样
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