基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像

• 作者: 何伟基 戴慧东 陈钱 顾国华 骆乐
• 来源期刊: 发光学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 压缩采样 小波树 数字微镜阵列
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 发光学应用及交叉前沿
• 页码范围: 1478-1485
• 页数: 8页
• 分类号: TP751
• 字数: 4863字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/fgxb20183910.1478

摘要

为了在现有的采样条件下,通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像,提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法.首先将图像投影到分区控制的DMD上,获得图像在低分辨率下的测量值,并通过压缩感知重构算法重构出低分辨图像,接着利用扩展小波树预测重要小波位置,通过DMD在小波域采样获取图像的细节信息,最后由小波逆变换恢复高分辨率图像.将该方法与最小化全变分算法(TVAL3)和近来提出的基于扩展小波树的自适应成像算法(EWT-ACS)效果进行对比,实验结果表明,以boat图像为例,在压缩感知采样率为0.75,整体采样率为10％的无噪声条件下,该方法相较于TVAL3、EWT-ACS算法信噪比提高了4.63 dB和2.87 dB,在附加噪声条件下成像效果也较好.该方法能极大地降低压缩感知重建算法的运行时间,同时减少采样次数,具有较好的抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈钱	南京理工大学电子工程与光电技术学院	248	2662	25.0	37.0
2	顾国华	南京理工大学电子工程与光电技术学院	172	1825	20.0	31.0
3	何伟基	南京理工大学电子工程与光电技术学院	37	242	9.0	13.0
4	骆乐	南京理工大学电子工程与光电技术学院	4	6	1.0	2.0
5	戴慧东	南京理工大学电子工程与光电技术学院	4	2	1.0	1.0