一种均匀化稀疏表示的图像压缩感知算法

• 作者: 张为 梁煜 王浩
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 压缩感知 稀疏表示 图像重构 里德所罗门码
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 136-141
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201902018

摘要

针对基于Reed-Solomon编码的压缩感知(RSCS)算法在采样过程中遇到的向量稀疏度阈值过大的问题,提出了一种均匀化稀疏表示的RSCS(H-RSCS)算法.首先,对待观测图像做多级离散小波变换(DWT)得到稀疏矩阵,然后按照其子带频率的高低顺序,将每个子带的系数重新按行排布成一个行数值固定的矩阵,矩阵中每一列数据组成一个新的待观测向量,最后采用奇偶校验矩阵对上述均匀化的稀疏矩阵进行观测,并通过译码算法实现图像重构.仿真实验结果表明:与4种经典的贪婪追踪类算法相比,所提出的H-RSCS算法对图像的重构效果更好,实用性更强;当采样率为50％时,H-RSCS算法将重构图像的峰值信噪比提高了约9.5 dB,比正交匹配追踪算法多提高了约5.1 dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张为	天津大学微电子学院	71	358	10.0	15.0
2	王浩	天津大学微电子学院	37	282	8.0	16.0
3	梁煜	天津大学微电子学院	10	21	3.0	4.0