利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法

作     者：侯兴松 孙锦强 HOU Xingsong;SUN Jinqiang

作者机构：西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 

出 版 物：《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期：2013年第47卷第6期

页      面：12-17页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 08[工学] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 081001[工学-通信与信息系统] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60602024) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(xjj2012023) 

主　　题：上下文建模 压缩感知 图像重建 Bayesian推理 

摘      要：针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法。该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像。实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2dB。