基于压缩感知技术的纸病图像数据实时采集研究

• 作者: 周强 李清华 杨贵琳 王志强
• 来源期刊: 中国造纸学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 纸病图像 数据实时采集和传输
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 51-56
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73|TS7
• 字数: 4301字
• 语种: 中文

摘要

压缩感知理论基于信号的稀疏性,压缩感知技术在采集信号的同时,实现数据的压缩处理,能够显著减少传输过程中纸病图像的数据量.结合纸病图像的特点,在研究了纸病图像稀疏性的基础上确定了测量矩阵,完成了计算机PC重建时的重构算法.通过仿真实验,验证了不同的稀疏基和采样率对纸病图像重构质量的影响.结果表明,利用压缩感知技术,纸病图像数据的传输量只有原来的30％～ 40％,并且重构的图像质量也较好,能够在一定程度上提高造纸生产线上纸病检测的速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周强	陕西科技大学电气与信息工程学院	78	324	10.0	14.0
2	王志强	陕西科技大学电气与信息工程学院	7	16	3.0	3.0
3	杨贵琳	陕西科技大学电气与信息工程学院	2	7	1.0	2.0
4	李清华		5	12	2.0	3.0