一种自适应压缩感知图像重构算法
来源期刊:控制工程2016年第11期
论文作者:王芳 汪伟
文章页码:1808 - 1812
关键词:图像重构;小波变换;压缩感知;自适应匹配追踪;稀疏度;
摘 要:为解决稀疏度未知图像的重构问题,基于小波变换提出了一种自适应压缩感知算法。详细论述了压缩感知算法的基本原理。利用小波变换对图像进行分解,得到高频子带和低频子带。考虑到各部分的稀疏性,仅对高频子带进行测量,保持低频子带不变,并将图像分为高高、高低、低高、低低等模块进行处理。针对稀疏度未知的情况,采用稀疏度自适应匹配追踪算法分别对包含在高频子带各部分中的高频系数进行恢复,通过小波逆变换进行图像重构。最后,以Pepper和Baboo图像为例进行了仿真实验。仿真结果表明,所述算法可较好地实现图像重构,能够提高图像重构质量,验证了所述压缩感知算法的有效性。
王芳1,汪伟2
1. 郑州升达经贸管理学院信息工程系2. 河南工程学院计算机学院
摘 要:为解决稀疏度未知图像的重构问题,基于小波变换提出了一种自适应压缩感知算法。详细论述了压缩感知算法的基本原理。利用小波变换对图像进行分解,得到高频子带和低频子带。考虑到各部分的稀疏性,仅对高频子带进行测量,保持低频子带不变,并将图像分为高高、高低、低高、低低等模块进行处理。针对稀疏度未知的情况,采用稀疏度自适应匹配追踪算法分别对包含在高频子带各部分中的高频系数进行恢复,通过小波逆变换进行图像重构。最后,以Pepper和Baboo图像为例进行了仿真实验。仿真结果表明,所述算法可较好地实现图像重构,能够提高图像重构质量,验证了所述压缩感知算法的有效性。
关键词:图像重构;小波变换;压缩感知;自适应匹配追踪;稀疏度;