一种自适应低采样率图像分块压缩感知算法

分块压缩感知(BCS)适用于图像信号的压缩感知(CS)处理.当采样率较低时,BCS迭代阈值投影(BCS-SPL)算法对图像纹理部分重构质量差,针对此不足,提出基于全变差分自适应采样率BCS正交匹配追踪(Total Variation based Sampling Adaptive Block Compressed Sensing w ith OM P,TVSA-BCS-OM P)算法,该算法对图像重叠分块以消除重构结果的块效应,根据图像子块的纹理复杂度自适应分配采样率,并且子块的纹理复杂度用各自的全变差分进行测量,从而全变差分较大的子块可获得更高采样率.各子块由纹理分配采样率保留变换域下的非零系数,分别进行CS采样以及OMP重构.实验结果显示,当图像初始采样率较低(低于0.2)时,TVSA-BCS-OMP算法的重构精度始终高于BCS-SPL算法,特别是对图像纹理块的重构质量更高,并且前者的重构时间比后者更低.

基于帧间相关性的自适应采样率分块视频压缩感知

针对现有基于自适应采样率的分块视频压缩感知方案的单帧总采样率不可控的问题,提出了一种新的自适应采样率分配方案。首先,对当前帧图像块进行固定预采样;然后,根据预采样的测量值来估计图像块的变化程度,并计算该图像块与当前帧图像的复杂度比例;接下来,根据复杂度比例分配图像块自适应采样率,并将固定预采样及自适应采样的测量值合并为最终测量值。实验结果表明,与固定采样率算法相比,提出的方案在相同采样率下可获得1dB左右的峰值信噪比增益。所提方案可获得高质量的重构图像,且总采样率可控,因此增强了自适应采样分块视频压缩感知方案的有效性和实用性。

一种自适应采样率视频压缩感知方案

为了进一步提高视频压缩感知方案的重构图像质量,提出了一种新的自适应采样方案。在该方案中,根据不同图像块的稀疏度自适应分配采样率。在对各图像块分类判决时,首先判断图像块在离散余弦变换域的稀疏度,其次结合该图像块与其参考帧之间的时域相关性,确定图像块的分类。实验结果表明,与现有的自适应采样率分配方案相比,该算法可获得0.5 dB左右的峰值信噪比增益。

基于纹理信息的图像自适应分块压缩感知算法

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。

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

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。

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.

多频连续波雷达自适应数据采集系统设计

目前应用于雷达的数据采集系统应用环境单一,不能满足宽领域的应用需求。一种基于FPGA和I2C总线的多路自适应采样系统既可以用于多频连续波雷达数据采集系统中,又适用于常规工业领域中的数据采集。将采样帧数据存入E2PROM并通过FPGA与E2PROM接口设计实现了多路数据采样率可编程方法,并提出了一种基于FPGA片上集成的高速FIFO实现采集数据的高速缓存。由于采样率由程序控制,因此该方案具有较强的灵活性,已成功应用于实际系统。

一种用于生物医学信号的自适应SAR ADC

基于0.18μm CMOS工艺,设计了一种用于生物医学信号的12位逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)。数模转换器采用分段结构电容阵列,并加入1位冗余位。比较器采用互补输入对管构成的动态比较器,以减小噪声和功耗。栅压自举开关被用于采样保持电路,并增加了堆叠管和虚拟管。针对生物医学信号具有稀疏性的特点,通过延时上极板复位时间的方法检测两次采样电压差值,实现采样率自适应切换。仿真结果表明,在120kS/s采样率、1V电源电压的条件下,该SAR ADC的功耗仅为4.65μW,无杂散动态范围为76.29dB,优值为16.9fJ/(conv·step),有效位数达11.16bit。

面向分块压缩感知的交叉子集导引自适应观测

相比传统的图像信号处理方法,分块压缩感知能够以较低的复杂度实现图像信号的采集与编码,这为功耗受限的无线传感设备提供了一种较为理想的选择方案。针对传感图像的分块压缩感知,提出了一种结合螺旋顺序的交叉子集导引自适应观测方法,通过为不同区域分配与其内容大小相适应的采样率,并且融入观测块预测,可以在提高图像重构质量的同时提升观测块的编码效率。所提方法以一幅图像的中心块为起点,采用螺旋式扫描顺序,将图像平均分成内区、中区、外区3个区域,将每个区域每隔若干块放入交叉子集,3个区域的交叉子集块以基本采样率进行采样观测,根据得到的观测数据结果按权重自适应分配不同的采样率给3个区域的剩余子集,剩余子集分别采用给定的自适应采样率进行采样观测。此外,对于每一个剩余子集中的观测块,所提方法自适应地扩大该观测块的周围邻域来寻找最佳预测块,对预测差值进行标量量化。实验结果表明,与目前比较流行的观测方法相比,所提方法不仅可以在主观上改善图像重构质量,还可以在客观上将图像重构的平均率失真性能至少提升3.2%。

MF200多频中波发射机自适应载波CIC内插滤波器设计

MF200多频中波发射机采用全新的数字调制器技术对音频信号及射频进行处理和分配控制,采用了自适应采样率转换方法对音频信号进行采样率提升同步至载波频域内。针对信号采样率转换及高频音频信号抽样量化失真的问题,采用了CIC数字内插滤波器设计方案。方案对异步采样率转换输出后的音频信号进行固定8倍内插,将音频信号采样率自适应变换到载波频率上,并在调制器音频处理板FPGA上实现。实际测试表明,该方案可以有效解决高频率音频信号抽样量化失真问题,同时,解决了数字调制器中音频信号自适应采样率二次转换问题,可以满足不同载波频率对音频信号采样率转换的需求,进一步提升了发射机的信号失真度指标。

基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率。采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。