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压缩感知基于信号的稀疏性或可压缩性,能够以低于奈奎斯特采样率的频率进行采样,从而直接获得压缩后的采样信号。本文将压缩感知的思想应用于医学图像,对已获得的图像进行压缩采样,以降低医学图像的存储空间。基于正交匹配追踪思想,提出分块双阈值正交匹配追踪方法,根据图像不同区域信息量的不同,采取分块处理并加入采样阈值,针对不同子图像块采取不同采样率,提高了采样效率;同时,在重构时加入判断阈值,可降低重构效果对采样阈值的依赖,减小了由于图像的特殊性或人为经验不足而使得采样阈值选取不当对图像重建质量的影响。实验表明,本文方法能够以较低的采样率实现较高的重构精度。 相似文献
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基于压缩感知理论的图像重构技术 总被引:4,自引:0,他引:4
通过CS理论在工程应用上典型的正交匹配追踪算法,实现了一维信号和二维图像的精确重构,针对该方法中出现对整幅图像进行采样计算时需要大量的观测矩阵存储空间,并且重构过程中耗费了大量的时间等问题,提出了一种基于OMP算法的改进方案,将图像进行分块压缩感知。通过实验分析,以上问题得到了解决,重构图像的质量在没有增加计算复杂度的前提下也得到了提高。 相似文献
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主要研究重构算法的贪婪算法中的正交匹配追踪算法,并提出了基于正交匹配追踪算法的改进算法,对图像进行列变换后,再对原图像进行行变换,然后综合两幅图像的优点,重构出原图像.仿真结果表明这种改进的算法能够有效地提高重构效果. 相似文献
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基于矩阵分解的压缩感知算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
奈奎斯特采样定律是长久以来具有指导意义的经典信号处理技术,它提出信号在采样过程中,当且仅当采样率大于信号带宽的2倍时,才能精确重构信号。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理对信号采样率的限制,以更低采样率采样信号,并通过适当的重构算法恢复信号。文中以压缩感知理论为基础,结合目前广泛采用的正交匹配追踪算法,基于矩阵分解思想,提出2种改进算法,在运算复杂度方面取得优化,并且满足信号处理时对重构精度的要求。 相似文献
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结合合成孔径雷达(SAR)图像特点,提出了一种基于压缩感知的SAR图像压缩与重构方法,并给出了具体的方法及详细流程.该方法首先将原始SAR图像进行分块处理,同时,利用离散小波变换(DWT)对分块结果进行稀疏处理,利用近似QR分解后的随机高斯矩阵对稀疏处理结果进行低维线性观测,实现了SAR图像的稀疏化表征与压缩.文中讨论的改进的正交匹配追踪(OMP)算法,与传统的OMP算法相比,改进的OMP算法在保证重构精度的前提下,可有效提高收敛速度.最后,通过离散小波反变换等处理获得最终的SAR图像重构结果.仿真实验结果证明所提方法的有效性与可行性. 相似文献
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在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI) 反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。 相似文献
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利用二级Nested阵来构建稀疏L型阵列,针对此阵列,提出了基于压缩感知的角度估计方法。该方法通过计算接收数据的自相关协方差矩阵并向量化,然后进行重排序和去冗余,得到虚拟阵列的入射角信息。该虚拟阵列的长度远远大于实际物理阵列的长度,因而相比同物理阵元的均匀L型阵,阵列孔径和自由度明显增大。最后利用正交匹配追踪技术对虚拟阵列的l 1 ![]()
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范数约束问题进行求解,并完成二维角度的配对。计算机仿真表明,所提算法具有更高的信源分辨力,并且在高信噪比、高快拍数、大角度间隔条件下,具有更好的估计性能。 相似文献
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基于贝叶斯检验模型的压缩感知算法及应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对正交匹配追踪(OMP)算法需设置冗余的支撑集,导致信号重构时运算量变大、抗噪性能和重构性能变差等问题,提出了一种基于贝叶斯模型的OMP(BOMP,bayesian orthogonal matching pursuit)算法。首先利用贝叶斯检验模型和OMP算法合理去除支撑集中的冗余部分,得到相等或略大于信号真实稀疏度的支撑集;其次构建BOMP的信号重构算法;最后将算法应用于ISAR成像。仿真和实测数据结果表明,由于本文算法可近似估计到信号的真实稀疏度,因此具有更好的抗噪性能以及重构精度,相应的运算量也明显减少。 相似文献
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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。 相似文献
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信号检测是压缩感知理论研究的重要内容。针对当前压缩感知信号检测算法没有充分利用稀疏系数幅值和位置信息的不足,提出了一种新的检测算法。该算法首先引入归一化残差变量,有效克服了稀疏系数幅值波动大的缺点;然后,利用不同测量矩阵确定的稀疏系数位置信息,基于正交匹配追踪( OMP)算法实现目标信号检测。实验结果表明,算法的检测性能随着信噪比的提高而增强,且与压缩比负相关,运算复杂度较正交匹配追踪算法和仅利用稀疏系数位置信息的算法相当但检测性能分别提高了4 dB和1 dB。 相似文献
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介绍了一种基于压缩传感理论的THz 成像方式,该理论突破了传统奈奎斯特采样定律的限制,可以以远小于图像总像素数的少量测量值来恢复出原始图像,从而很大程度上缩短了成像时间、提高了内存资源的利用率。通过对该理论的分析可知,变换基、测量矩阵和重构算法是该理论的三个重要因素,通过一系列仿真试验,分别对不同的变换基、测量矩阵和重构算法作了对比,根据对比结果,得到了最适合于文中被成像物体的变换基、测量矩阵以及重构算法。最后,利用离轴抛面镜代替聚乙烯透镜搭建了成像系统,得到了初步的试验结果。 相似文献