基于小波的图像压缩传感和矢量量化

提出基于小波的压缩传感理论和矢量量化。小波变换使输入的图像稀疏,压缩传感利用图像的稀疏性通过较少的测量来减少数据量。实验分析不同参数对重建图像质量的影响。结果表明此压缩方法获得的恢复图像的质量较高。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.     

可实现图像自修复的压缩感知超分辨率成像

为了在不增加系统复杂度的前提下实现对降质图像的传输、修复及超分辨率成像,基于压缩感知理论和图像的退化模型建立了一个新型的压缩感知系统.该系统利用图像退化模型中降采样操作和模糊算子改进测量矩阵,并提出了基于小波-Shearlet的图像变换作为稀疏表示方法,在重构端结合迭代硬阈值算法重建图像.实验结果表明,文中系统在重构图像的质量和运算效率上均具备一定优势.     

基于压缩感知的低数据率雷达采样与成像方法

传统的信号获取体制要求采样率大于两倍信号带宽,这使得高速率A/D转换成为经典超宽带高分辨雷达系统的瓶颈技术之一。压缩感知理论提供了一种低速率采样的信号精确采集和重构方式。本文基于压缩感知理论,提出一种新的雷达采样与成像方法。根据目标的散射特性,采用了基于小波变换的雷达目标稀疏表示方法;结合雷达成像原理,构造了基于Fourier束的最优测量矩阵。仿真实验表明,基于压缩感知的低数据率雷达采样与成像方法,能在数据率仅为传统系统数据率15%的条件下,获得良好的成像结果,尤其是能对弱小目标进行高分辨成像。本文所提的方法可为新体制高分辨率成像雷达系统的设计提供支持。     

面向无线传感结构健康监测的压缩感知方法研究

无线传感器网络在结构健康监测方面有着广泛的应用,但由于该领域的传感器数量和种类众多,数据压缩对系统的高效运行起着关键作用。因此,提出了一种基于压缩感知的无线传感结构健康监测方法,对航空铝板的结构振动信号采用高斯随机矩阵将高维信号序列投影到低维空间,获得稀疏采样的线性测量值,实现信号的压缩采样。研究改进的正交匹配追踪算法来实现稀疏信号的重构。实验结果表明,与已有的无线传感结构健康监测相比,采用压缩采样的监测方法具有良好的抗噪性,并能获得较好的数据压缩效果,节省了网络的带宽和能量;通过信号的近似重构（重构误差在±0.13）,能实现航空铝板损伤准确识别（误差0.84mm）。     

基于压缩感知的红外人脸识别

压缩感知理论是一种全新的数据采集技术,其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性,采用基于稀疏表示的模式分类方法,通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵,将待识别人脸作为压缩感知测量值,并通过正交匹配追踪算法进行重构,根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明,基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。     

用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵

提出一种用稀疏相似性度量求解压缩传感矩阵的方法,并将其应用在图像重建和识别领域中.首先构造一种稀疏相似性度量,然后将其嵌入到传感矩阵的模糊代价函数中,最终传感矩阵的原子更新按照模糊方式进行计算.用该方法优化后的观测矩阵与字典矩阵之间保持了低相干性,并且样本的稀疏信号在相同重构条件下具备了更优的测量数目和质量.在ORL和FERET人脸数据库及91幅自然图像库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于双密度圆对称轮廓波二元分布模型的压缩传感图像重构

压缩感知理论利用图像表示的稀疏先验知识,可以从远小于奈奎斯特抽样率的抽样点中重构图像.图像的稀疏表示和稀疏性度量是影响图像重构性能的两个重要因素.为获得更好的图像稀疏表示,文中根据简单细胞感受野特性,将圆对称轮廓波的一个倍频程尺度分裂为径向带宽比为1.414的两个尺度,构造出双密度圆对称轮廓波变换(DDCSCT).根据DDCSCT的联合分布特性,利用二元分布模型获得了压缩传感图像重构的二阶稀疏性度量.实验结果表明,利用DDCSCT和二阶稀疏准则进行图像重构比现有的图像重构算法在峰值信噪比和主观视觉效果两方面均有显著提高.     

针对未知稀疏信号的压缩自相关检测算法

针对未知的宽频带稀疏信号检测问题,提出了一种直接基于非重构采样值 的压缩自相关检测算法。首先利用压缩感知技术以远低于奈奎斯特采样速率获取信号,在自 相关矩阵检测信号理论的基础上,利用压缩感知中传感矩阵的严格等距特性,推导出基于统 计分布的信号稀疏系数自相关检测算法,从理论上给出了判决门限的选取和虚警概率之间的 关系,并进行了算法复杂度分析。由于无需重构原始信号,该算法直接利用少量的压缩测量 值进行检测,可以有效地提高检测过程的时效性。仿真表明在较低的信噪比时,该算法对未 知信号仍有良好的检测性能。