基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

• 作者: 叶慧 孔繁锵
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 压缩感知 稀疏表示 阈值处理 信号重构 Curvelet 变换
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 233-236
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.02.050

摘要

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示，但是 DCT 时频分析性能不佳，小波方向选择性差，不能很好地表示图像边缘的信息。为此，利用 Curvelet 变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性，提出基于 Curvelet 变换的图像压缩感知重构算法，采用 Curvelet 对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理，以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明，与传统小波变换和 Contourlet 变换相比，该算法在 Lena 图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB 和1.15 dB。将 Curvelet变换应用于压缩感知，能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示，图像细节部分重构效果得到大幅提升，有效提高图像整体重构质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔繁锵	南京航空航天大学航天学院	26	176	8.0	12.0
2	叶慧	南京航空航天大学航天学院	5	62	3.0	5.0