图像自适应分块的压缩感知采样算法

目的 在图像压缩感知过程中,不管是整体采样还是固定分块采样,都不能充分利用图像的稀疏性,存在采样率与图像重构质量的矛盾。提出了一种基于图像纹理变化的自适应分块感知采样算法ABCS(adaptive block compressed sensing),再结合JPEG量化思想,在不降低图像重构质量的前提下降低采样率,更大地提高压缩比。方法 首先进行图像预分块,计算分析各块纹理复杂度,当图像块纹理复杂度低于相应阈值,选择最佳采样率对各块观测采样,当图像块纹理复杂度高于相应阈值,需再分块,重复上述步骤,达到最小16×16块时停止分块。当最小块的纹理复杂度高于最大阈值采用JPEG量化编码,其他块选择匹配的采样率,以压缩感知方式压缩。结果 ABCS算法与典型的压缩感知重构算法结合并与其原始算法比较,在相近采样率条件下,图像重构质量提高明显,尤其在低采样率下性能更佳,如20%采样率下重构图像PSNR值达到30 dB左右。结论 提出的自适应的分块采样充分利用图像的稀疏分布,提高压缩感知的效率;高复杂纹理块采用JPEG编码处理,避免了重构质量差的缺点,同时减少了重构时间。     

压缩感知在医学图像压缩中的应用

调研压缩感知的数学理论基础和常用方法,包括稀疏变换、测量矩阵和重构算法,利用Matlab软件实现压缩感知实验,比较几种测量矩阵的性能,提出双阈值分块正交匹配追踪重构算法。根据图像不同区域信息量的不同,采取分块处理的方法并加入采样阈值,针对不同子图像块采取不同采样率,提高采样效率;加入判断阈值,降低重构效果对采样阈值的依赖。实验结果表明,该方法能够以较低的采样率实现较高的重构精度,使压缩感知在医学图像压缩方面得到了较好应用。     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题，提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先，利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型；其次，将该模型作为正则化项，利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型；最后，利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验，还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明，与基于BM3D的重建算法相比，该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB；此外，从视觉角度，与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比，所提算法重构的图像包含大量纹理信息，与原始图像最接近。     

Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知

为了提高压缩感知中图像的稀疏表示性能, 提出了一种Contourlet域方向子带稀疏表示的图像压缩感知算法。将图像Contourlet分解后的多个高频子带根据方向正交特点进行重组, 采用随机高斯矩阵对重组后的子带分别进行测量, 实现压缩采样; 利用正交匹配追踪法重建各子带系数, 并进行Contourlet反变换重构原图像。实验结果表明, 在相同采样率下, 算法重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比都优于小波压缩感知算法。     

基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像

针对现有压缩感知核磁共振成像（CSMRI）算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波（BM3D）去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。     

基于非下采样轮廓波的MRI图像的压缩感知重构

压缩感知是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量值中通过非线性优化的方法精确重构信号。压缩感知以远低于奈奎斯特频率的采样频率,在压缩成像系统、医学图像处理等领域有着广阔的应用前景。提出算法采用非下采样轮廓波变换稀疏表达原始图像,通过傅立叶矩阵进行测量,最后采用迭代软阈值算法实现医学MRI图像的压缩感知重构。以峰值信噪比、互信息、伪影功率为评价指标,比较小波变换、频率局部化轮廓波变换以及非下采样轮廓波变换三者的压缩感知重构效果。实验结果表明,无论采样率设置如何变化,提出算法在峰值信噪比、原始信息保留比例以及重构精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有广阔的应用前景。     

基于训练字典的压缩感知光谱稀疏化方法

压缩感知理论利用目标的稀疏特性,能从极少的测量值中重构出目标图像,已成为突破奈奎斯特采样定理,实现超分辨成像的一个极具潜力的研究方向,其应用于对地观测遥感成像的一个核心问题在于面对复杂的地物场景,如何探求有效的稀疏化表达方法。对于具有超高数据量的高光谱成像而言,充分利用波段间丰富的冗余光谱信息,研究有效的光谱稀疏化表达方法更加具有实用价值。首先介绍了压缩感知光谱成像以及光谱稀疏化表达的基本原理,然后利用来自ASTER光谱库的多种类型地物光谱数据构建了一种基于K-SVD方法的训练字典,将其与DCT基、小波基分别作为稀疏基,对于几种典型地物目标进行仿真重构,结果表明:所构建的稀疏字典在采样数较少的情况下明显优于DCT基和小波基,在20%的低采样率时即可近乎完美地重构光谱曲线。     

基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量反演成像方法

针对微波辐射干涉测量在频域中进行测量值具有低频信息较少、高频信息丰富,且低频信息和高频信息分布比较集中的特点,提出了一种基于变密度稀疏采样的微波辐射干涉测量方法.该方法将测量的频域信息进行分块,根据不同块所包含信息量的不同,利用变密度进行稀疏采样.考虑微波辐射图像本身具有的梯度稀疏性和局部光滑性特征,建立全变差正则化约束的成像模型,并采用交替迭代算法进行微波辐射图像最优重构.仿真和实验结果表明,结合变密度稀疏采样方法和交替迭代重构算法能够快速、准确地反演高分辨率微波辐射图像;在总采样率相同的情况下,该方法能够大幅度提高反演图像的分辨率,且对低采样率情况效果显著.     

用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪（Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP）算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP以及gOMP贪婪类重构算法的效果。     

基于压缩感知理论的图像压缩技术研究

压缩感知理论是近年来信号处理领域诞生的一种新的信号处理理论。相较于传统的奈奎斯特采样定率,压缩感知理论采样数据量少,节省了后续处理时间和存储空间,这使其在信号处理领域有着广阔的应用前景。首先讨论了应用压缩感知理论的三个关键问题:信号稀疏表示、随机测量矩阵设计、信号重构算法,初步研究了压缩感知理论在图像压缩技术中的应用,给出了在不同压缩率下的重构图像和PSNR。计算机模拟结果表明了理论的可行性。     

压缩感知重构匹配类算法分析

压缩感知理论是一种利用信号的稀疏性或可压缩性而把采样与压缩融为一体的新理论体系,它成功地克服了传统理论中采样数据量大、资源浪费严重等问题。该理论的研究方向主要包括信号的稀疏表示、测量矩阵的设计和信号的重构算法。其中信号的重构算法是该理论中的关键部分,也是近年来研究的热点。本文主要对匹配追踪类重构算法作了详细介绍,并通过仿真实验结果对这些算法进行了对比和分析。     

CSMP:基于约束等距的压缩感知匹配追踪

压缩感知包括压缩采样与稀疏重构,是一种计算欠定线性方程组稀疏解的方法.大规模快速重构方法是压缩感知的研究热点.提出一种匹配追踪算法CSMP,采用迭代式框架和最佳s项逼近以逐步更新信号的支集与幅度.基于约束等距性质进行收敛分析,算法收敛的充分条件为3s阶约束等距常数小于0.23,松弛了匹配追踪重构s稀疏信号的约束等距条件,加快了收敛速度.为适用于大规模稀疏信号重构,提供了可进行随机投影测量子集与稀疏基子集选择的矩阵向量乘算子,可利用离散余弦变换与小波变换,避免了大规模矩阵的显式存储.在220随机支集的稀疏高斯信号,512×512Lenna图像上进行压缩采样与稀疏重构实验并与其他算法进行比较,结果表明所提算法快速稳健,适用于大规模稀疏信号重构.     

压缩传感综述

在传统采样过程中, 为了避免信号失真, 采样频率不得低于信号最高频率的2倍. 然而对于数字图像、视频的获取, 依照香农(Shannon)定理会导致海量采样数据, 大大增加了存储和传输的代价. 近年来, 一种新兴的压缩传感理论为数据采集技术带来了革命性的突破, 得到了研究人员的广泛关注. 压缩传感采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题准确重构原始信号. 压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样, 在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景. 本文主要介绍了压缩传感的基本理论及相关应用, 并对其研究前景进行了展望.     

基于参数化流形学习的压缩传感重构方法

压缩传感是一种新的信息获取理论,它突破了传统的采样理论,将数据采集和压缩合二为一,再利用重构算法将原始数据恢复。为了能够得到更好的压缩传感重构效果,把流形学习的思想和方法与压缩传感相结合,提出了一种基于参数化流形学习的压缩传感重构方法。实验结果表明,提出的方法对自然图像进行重构取得了很好的效果,充分验证了基于参数化流形学习的压缩传感重构方法的有效性。     

LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知模型研究

在传统压缩感知(Compressed sensing, CS)基础上,提出了一种基于盲压缩感知(Blind compressed sensing, BCS)理论的线性调频(Linear frequency modulated, LFM)雷达信号欠采样与重构的多通道模型.这一机制在稀疏基未知的条件下,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier transform, FRFT)域上良好的能量聚集特性,将多个LFM信号看作是在多个未知阶次下FRFT域的稀疏表达,通过时延相关解线调和逐次消去相结合的的欠采样方法逐一估计出每个通道的LFM信号满足聚集性条件的特定分数阶傅里叶域,以此构造出该通道LFM信号对应的DFRFT正交稀疏基字典,以各DFRFT 正交基为对角块构建混合信号正交稀疏基字典,最后利用块重构算法从测量值中估计出稀疏信号,同时验证了LF M信号多通道BCS问题解的唯一性,从而实现了稀疏基未知情况下针对多路LFM宽带雷达信号的多通道盲压缩感知.     

基于压缩感知的图片压缩与加密GUI系统

利用Matlab平台设计了基于压缩感知的图片压缩和加密GUI系统,主要解决海量图片的存储空间利用率低和图片数据安全问题.本系统采用小波变换基将图片系数稀疏化,将使用高斯随机矩阵进行压缩测量后得到的数据存储在服务器中,以减少存储空间,提高服务器空间利用率;同时将测量矩阵作为密钥进行加密,增加了图片信息的安全性,在需要访问时使用密钥矩阵和重构算法重构出原始图片.该GUI系统能够直观反映基于压缩感知的图片压缩与加密系统的工作过程.并且通过MCC将代码独立化为可执行exe文件,以便于直接对图片进行压缩、加密、存取和重构.     

压缩感知中贪婪重构算法研究

压缩感知理论是利用信号的稀疏性,通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。贪婪类算法是压缩感知重构步骤中广泛应用的一类算法。该文主要对该类算法中典型的三种算法在存在噪声环境中进行了综合分析比较。首先从理论方面分析了三种算法,给出了实现过程;然后在不同稀疏度情况下,对三种贪婪算法重构性能进行综合比较。根据理论分析结果和仿真结果,得出相应的结论。     

动态压缩感知综述

动态压缩感(Dynamic compressed sensing, DCS)知由视频信号处理问题引出, 是压缩感知(Compressed sensing, CS)理论研究领域中新兴起的一个研究分支, 旨在处理信号支撑集随时间发生变化的时变稀疏信号, 较为成功的应用范例是动态核磁共振成像. 本文首先介绍动态系统模型, 给出时变稀疏信号支撑集缓慢变化的定义、 时变稀疏信号的稀疏表示和感知测量的方法; 其次, 建立一个统一的时变稀疏信号重构模型, 基于该模型对现有算法进行分类, 简要综述时变稀疏信号的重构算法, 并且对比分析算法的性能; 最后, 讨论动态压缩感知的应用, 并对其研究前景进行展望.     

基于稀疏表达的遥感影像超分辨率重建

针对其他超分辨率重建方法数据冗余量大,较为繁琐的问题,基于"稀疏表达"具备模型简单、容易理解、容易操作的特点,提出利用"稀疏表达"理论进行遥感图像的超分辨率重建的设想。先将整个图像空间分为几个不同的子空间,然后在各子空间内构建与正交匹配追踪算法迭代过程中各层面几何结构相适应的分层字典,即利用退化的遥感影像训练过完备字典。