图像分块压缩感知中的自适应粒重建算法

• 作者: 刘宏兵 孙艳歌 张清洁 李然
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 分块压缩感知 Landweber迭代 粒计算 主成分分析 硬阈值收缩
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 151-160
• 页数: 10页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2018.01.017

摘要

在图像分块压缩感知(Block compressed sensning,BCS)框架下,基于平滑投影Landweber迭代的重建算法能以低计算复杂度确保良好率失真性能,尤其是采用主成分分析(Principle component anal-ysis,PCA)作自适应硬阈值收缩.然而,在 PCA学习过程中忽略了图像局部结构特性平稳,会影响Landweber迭代重建性能的提升.针对该问题,本文采用粒计算(Granular computing,GrC)理论,根据图像子块结构特性将图像分解为若干粒,再实施PCA学习各粒的稀疏表示基底,并对粒内子块硬阈值收缩去噪.由于粒内图像子块具有平稳的结构特性,可有效改善硬阈值收缩性能.实验结果表明,与传统算法相比,本文算法重建图像的整体客观质量较优,且可更好地保护边缘与纹理等重要细节,主观视觉质量良好,与此同时,保证了较低的重建计算复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏兵	信阳师范学院计算机与信息技术学院	45	148	7.0	10.0
2	孙艳歌	信阳师范学院计算机与信息技术学院	14	76	6.0	8.0
6	李然	信阳师范学院计算机与信息技术学院	7	16	2.0	4.0
7	张清洁	信阳师范学院计算机与信息技术学院	1	2	1.0	1.0