本文關(guān)鍵詞：基于壓縮傳感的圖像重構(gòu)算法研究

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【摘要】：傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理指出,采樣頻率必須大于或等于信號(hào)最高頻率的兩倍,采樣后的數(shù)字信號(hào)才能夠完整地保留原信號(hào)中的信息。但是在很多情況下,采樣頻率并不能達(dá)到信號(hào)最高頻率的兩倍。隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,近來Donoho和Candès等人提出了一種新興的理論,即壓縮傳感(Compressed Sensing,CS)理論。壓縮傳感理論突破了奈奎斯特采樣定理的束縛,在進(jìn)行信號(hào)采樣的同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行壓縮處理,基于信號(hào)或圖像可以稀疏表示的先驗(yàn)知識(shí),采取合適的重構(gòu)算法,利用少量的觀測(cè)值就能夠精確地重構(gòu)出原信號(hào)。本文主要研究壓縮傳感理論在圖像重構(gòu)方面的應(yīng)用,在研究現(xiàn)有的重構(gòu)算法的基礎(chǔ)上,提出了些許改進(jìn),主要研究?jī)?nèi)容如下:傳統(tǒng)的壓縮傳感重構(gòu)算法都是基于整張圖像,這在采樣過程中消耗了大量的存儲(chǔ)空間,并且重構(gòu)速度較慢。針對(duì)上述問題,本文研究了分塊壓縮傳感方法。另外,本文也研究了在細(xì)節(jié)和輪廓方面處理出色的輪廓波(Contourlet)變換,并提出了改進(jìn)的輪廓波變換,運(yùn)用平滑投影Landweber迭代算法搭配不同的稀疏變換來進(jìn)行圖像重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他稀疏變換相比,本文算法有效提高了圖像重構(gòu)的質(zhì)量,在細(xì)節(jié)處理方面表現(xiàn)出色。目前大多數(shù)的重構(gòu)算法都是基于單一的稀疏變換,本文在研究了雙樹復(fù)數(shù)小波和輪廓波變換的基礎(chǔ)上,提出了基于雙樹復(fù)數(shù)小波變換和輪廓波變換的雙稀疏基的圖像稀疏表示,并運(yùn)用線性Bregman迭代算法來進(jìn)行圖像的重構(gòu)。該算法在每次迭代之后,都會(huì)進(jìn)行全變差調(diào)整和軟閾值處理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相較于單一稀疏變換下重構(gòu)出的圖像,本文算法下重構(gòu)出的圖像質(zhì)量更高。本文最后研究了全變分算法,該算法擁有很強(qiáng)的魯棒性并且能夠精確重構(gòu),但是重構(gòu)的速度較為緩慢�；谏鲜鰡栴},本文提出了一種基于全變分范數(shù)的圖像分塊壓縮傳感重構(gòu)算法,但是考慮到分塊壓縮傳感會(huì)帶來塊效應(yīng),因此本文對(duì)求解圖像的梯度的方法進(jìn)行了改進(jìn),利用已完成重構(gòu)的圖像塊的邊緣像素信息,能夠有效地去除塊效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠有效地提高重構(gòu)圖像的質(zhì)量,并且節(jié)省重構(gòu)的時(shí)間,尤其是在低采樣的情況下,效果更加明顯。
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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1 劉盾;石和平;;基于一種改進(jìn)的壓縮感知重構(gòu)算法的分析與比較[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2012年21期

2 蔣英春;;離散空間中正交小波分解重構(gòu)算法的實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2013年02期

3 劉勇;魏東紅;毛京麗;;基于優(yōu)化內(nèi)積模型的壓縮感知快速重構(gòu)算法[J];北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào);2013年01期

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6 童露霞;王嘉;;基于壓縮傳感的重構(gòu)算法研究[J];電視技術(shù);2012年11期

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10 陳勤;鄒志兵;張e，

本文編號(hào)：1289691