浏览全部资源
扫码关注微信
1. 西安交通大学电子与信息工程学院
2. 青岛四方车辆研究所有限公司
纸质出版:2014
移动端阅览
侯兴松, 张兰. 方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知[J]. 西安交通大学学报, 2014,(10):15-21.
侯兴松, 张兰. 方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知[J]. 西安交通大学学报, 2014,(10):15-21. DOI:
DOI:
针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题
提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数
消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明
与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比
DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。
Xingsong Hou,Lan Zhang,Chen Gong,Lin Xiao,Jinqiang Sun,Xueming Qian.SAR image Bayesian compressive sensing exploiting the interscale and intrascale dependencies in directional lifting wavelet transform domain[J].Neurocomputing,2014.
Jian Zhang,Chen Zhao,Debin Zhao,Wen Gao.Image compressive sensing recovery using adaptively learned sparsifying basis via L0 minimization[J].Signal Processing,2014.
Emmanuel J. Candès.The restricted isometry property and its implications for compressed sensing[J].Comptes rendus - Mathématique,2008(9).
D. Needell,J.A. Tropp.CoSaMP: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples[J].Applied and Computational Harmonic Analysis,2008(3).
侯兴松,张兰,肖琳.合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法[J].西安交通大学学报,2013(08).
石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君.压缩感知理论及其研究进展[J].电子学报,2009(05).
0
浏览量
3
下载量
2
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构