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一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法

计算机应用研究 2012年第9期29卷 3581-3583页

作者：黄晓生戴秋芳曹义亲华东交通大学信息工程学院南昌330013 华东交通大学软件学院南昌330013

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线... 详细信息

随着压缩感知技术的发展,基于压缩感知的图像融合技术研究逐渐受到越来越多的重视。针对图像小波分解系数特点,提出了一种基于双放射状采样模式的压缩传感域图像融合算法。该算法首先通过双放射状采样模式获得待融合图像的小波稀疏域线性测量值;然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过最小全变分的方法重构融合图像。主客观实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。

关键词：压缩感知图像融合小波稀疏双放射采样模式

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基于小波稀疏的全息显微成像研究

光学仪器 2021年第3期43卷 65-71页

作者：顾鹏翔杨波宗卉上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

数字全息显微镜要想满足高的分辨率通常需要获得许多张全息图,以达到较好的图像恢复效果。如果全息图的数量较少,则会导致重建的图像质量下降。由此提出一种基于小波稀疏重建的图像恢复方法,并对重建的图像用结构相似度指数来量化成像... 详细信息

数字全息显微镜要想满足高的分辨率通常需要获得许多张全息图,以达到较好的图像恢复效果。如果全息图的数量较少,则会导致重建的图像质量下降。由此提出一种基于小波稀疏重建的图像恢复方法,并对重建的图像用结构相似度指数来量化成像质量。通过获取人体血液红细胞的图像,得到3幅不同高度的全息图后进行稀疏重建,对这些图像进行结构相似性(SSIM)计算,其值为0.8407;再用4幅不同高度的全息图进行小波稀疏恢复,其SSIM值为0.8703。这种算法能够利用不同高度的少量全息图来重构生物样本的图像,比基于迭代多高度重建方法中使用的全息图的数量至少减少了两倍,并尽可能少地影响成像质量。同时,实现了无透镜超分辨的要求,且视野达到了20 mm2。基于小波稀疏的图像重构方法还可以应用于其他的成像方案中,例如用多个照明角度或波长来重构以增强相干成像的速度等方面。

关键词：全息图小波稀疏图像重建

移动机器人环境视觉图像小波稀疏压缩传感与恢复重构

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南昌大学学报（工科版） 2013年第3期35卷 267-270,275页

作者：刘继忠金明亮马如远柴国钟王光辉南昌大学机电工程学院江西南昌330031 浙江工业大学机械学院浙江杭州310000 滑铁卢大学系统设计工程系

基于最新压缩传感技术理论,采用小波稀疏方法和正交匹配跟踪算法,对移动机器人常规环境视觉图像压缩传感存储与恢复重构进行了研究。结果表明:进行小波稀疏的压缩传感编码可以大大减少机器人环境视觉图像信息量,降低存储与传输代价,通... 详细信息

基于最新压缩传感技术理论,采用小波稀疏方法和正交匹配跟踪算法,对移动机器人常规环境视觉图像压缩传感存储与恢复重构进行了研究。结果表明:进行小波稀疏的压缩传感编码可以大大减少机器人环境视觉图像信息量,降低存储与传输代价,通过正交匹配追踪算法恢复的视觉图像,可以满足机器人常规环境视觉探测。

关键词：机器人环境视觉小波稀疏图像重构压缩传感

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基于小波稀疏的高光谱目标探测算法

基于小波稀疏的高光谱目标探测算法

黑龙江、江苏、山东、河南、江西五省光学（激光）联合学术‘13年会

作者：冯维一陈钱何伟基南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室

稀疏表示能有效地减少数据量和去除噪声,本文利用小波稀疏基提出了一种稀疏编码表示的高光谱目标探测方法。利用二维小波正交稀疏基,将高维的高光谱数据稀疏表示成大部分系数为零、只有少数系数不为零的稀疏特征向量。在稀疏域中分别对... 详细信息

稀疏表示能有效地减少数据量和去除噪声,本文利用小波稀疏基提出了一种稀疏编码表示的高光谱目标探测方法。利用二维小波正交稀疏基,将高维的高光谱数据稀疏表示成大部分系数为零、只有少数系数不为零的稀疏特征向量。在稀疏域中分别对样本光谱和测试光谱中的噪声进行阈值分割并去除,再按样本稀疏向量中系数为零和非零位置将去噪后的稀疏向量划分成两个子稀疏向量,分别代表样本空间特征稀疏和冗余系数,并分别对其

关键词：高光谱小波稀疏目标探测 ROC曲线

来源： cnki会议评论

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基于压缩感知的ERT图像重建方法研究

基于压缩感知的ERT图像重建方法研究

作者：曹玉中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

电阻层析成像（Electrical Resistance Tomography,ERT）技术具有抗干扰、可视化、成像速度快以及无接触测量等特点,在两相流监测领域有着独特的优势。但是,ERT问题是欠定的,须根据低维电压测量值求解出高维的电导率信号,传统算法的成... 详细信息

电阻层析成像（Electrical Resistance Tomography,ERT）技术具有抗干扰、可视化、成像速度快以及无接触测量等特点,在两相流监测领域有着独特的优势。但是,ERT问题是欠定的,须根据低维电压测量值求解出高维的电导率信号,传统算法的成像质量并不理想。压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论指出,对于满足稀疏条件的信号,即使采样过程不符合Nyquist定理,也可以根据少量采样值高质量地重建出原信号。因此,本文将CS理论引入ERT问题,以期解决该问题的欠定性,进而提高成像质量。本文工作围绕CS理论的三个方面展开。稀疏表示方面,针对ERT电导率信号提出并构造了一种基于Haar小波的新型稀疏基,其稀疏效果比离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）基和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）基更优;此外,还利用索引先验信息构造了变换矩阵,该矩阵引入了空间信息,不仅能进一步提高稀疏性,还能使变换结果呈现块状结构,增强稀疏信号的抗噪声性能。观测矩阵方面,针对ERT灵敏度矩阵不满足有限等距性（Restricted Isometry Property,RIP）这一问题,引入CS理论中的三种经典优化方法对灵敏度矩阵进行优化,结合矩阵结构、相关系数、优化时间以及成像质量四个评价指标,得到了适用于ERT灵敏度矩阵的优化方法。重建算法方面,采用分类成像策略,对不同流型采用不同的成像算法。对于核心流和气泡流,采用基于L范数的软阈值迭代（Iterative Soft Threshold,IST）算法和梯度投影稀疏重建（Gradient Projection Sparse Reconstruction,GPSR）算法进行成像;对于层流,则以基于L范数的稀疏度自适应匹配追踪（Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP）算法为基础,进行一系列改进后得到适用于该流型的成像算法。实验结果表明,CS算法的成像效果比传统算法更好:伪影更少、对流型尺寸变化更敏感、对管道中心区域也更敏感、抗噪声性能更强且满足实时性要求。此外,为了给分类成像策略提供可靠的流型类别预测结果,本文对基于神经网络的流型识别方法也进行了简单研究。

关键词： ERT图像重建压缩感知小波稀疏灵敏度矩阵优化流型识别

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一种改进小波变换的图像融合方法

自动化与仪器仪表 2013年第5期 202-204页

作者：沈瑜兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃兰州730050

基于压缩感知理论,本研究针对于图像的小波分解系数的特点,提出了一种改进的小波稀疏表示的压缩感知图像融合算法。首先,本算法通过Mallat快速算法对图像进行稀疏分解;然后,利用绝对值最大融合规则对小波系数在压缩域进行融合;最后,使... 详细信息

基于压缩感知理论,本研究针对于图像的小波分解系数的特点,提出了一种改进的小波稀疏表示的压缩感知图像融合算法。首先,本算法通过Mallat快速算法对图像进行稀疏分解;然后,利用绝对值最大融合规则对小波系数在压缩域进行融合;最后,使用最小全变分的方法重构融合图像。实验结果表明,该算法具有良好的融合效果。

关键词：压缩感知图像融合小波稀疏双放射采样模式