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杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2018年第6期38卷 28-34页

作者：阳宁凯戴国骏周文晖张桦杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州310018

为改善由于采集图像大、传输数据多导致光场重建效率不高的问题,提出基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建方法。在光场图像重建阶段,将结构化随机矩阵(SRM)作为测量矩阵运用到分块压缩感知算法中。在分块压缩感知的基础上,提出适... 详细信息

为改善由于采集图像大、传输数据多导致光场重建效率不高的问题,提出基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建方法。在光场图像重建阶段,将结构化随机矩阵(SRM)作为测量矩阵运用到分块压缩感知算法中。在分块压缩感知的基础上,提出适合光场信号重建的基于结构化随机矩阵的分块压缩感知(BCS-SPL-SRM)算法,实验结果表明,与使用非结构化随机矩阵作测量矩阵的算法相比,在分块大小为32时,使用新算法重建光场图像的PSNR平均提高5.09dB,在采样率为0.8时,重建平均时间缩短3.61s。

关键词：信号处理光场压缩感知结构化随机矩阵

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基于部分三角函数变换矩阵的块压缩感知测量方法

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运筹学学报 2015年第4期19卷 59-71页

作者：陈建苏凯雄彭拯苏立超福州大学物理与信息工程学院福州350116 福州大学数学与计算机科学学院福州350116 厦门大学信息科学与技术学院福建厦门361005

为了提高块压缩感知的测量效率和重构性能，根据离散余弦变换和离散正弦变换具有汇聚信号能量的特性，提出了基于重复块对角结构的部分离散余弦变换（partialdiscrete cosine transform in repeated block diagonal structure，PDCT—RB... 详细信息

为了提高块压缩感知的测量效率和重构性能，根据离散余弦变换和离散正弦变换具有汇聚信号能量的特性，提出了基于重复块对角结构的部分离散余弦变换（partialdiscrete cosine transform in repeated block diagonal structure，PDCT—RBDSl和部分离散正弦变换fpartial discrete sine transform in repeated block diagonal structure，PDST—RBDS）的两种压缩感知测量方法．所采用的测量矩阵是一种低复杂度的结构化确定性矩阵，满足受限等距性质．并得到一个与采样能量有关的受限等距常数和精确重构的测量数下限．通过与采用重复块对角结构的部分随机高斯矩阵和部分贝努利矩阵的图像压缩感知对比，结果表明，PDCT-RBDS和PDST_RBDS重构的PSNR大约提高1～5dB，SSIM提高约0．05，所需的重构时间和测量矩阵的存储空间大大减少．该方法特别适合大规模图像压缩及实时视频数据处理场合．

关键词：块压缩感知结构化随机矩阵离散余弦变换离散正弦变换

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一种隐私保护的监控视频目标跟踪系统

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计算机工程 2014年第3期40卷 283-286,293页

作者：胡晓莉郭继昌天津大学电子信息工程学院天津300072

对现有基于压缩感知的视频目标跟踪系统进行改进,提出一种可实现隐私保护的监控视频目标跟踪系统。在编码端采用结构化随机矩阵,以提高随机采样矩阵的生成速度。在解码端采用GPSR-BB算法,以提高系统抗噪性。利用粒子滤波器算法实现目标... 详细信息

对现有基于压缩感知的视频目标跟踪系统进行改进,提出一种可实现隐私保护的监控视频目标跟踪系统。在编码端采用结构化随机矩阵,以提高随机采样矩阵的生成速度。在解码端采用GPSR-BB算法,以提高系统抗噪性。利用粒子滤波器算法实现目标跟踪,减少跟踪结果误差对压缩感知恢复算法准确性的影响和分析时间。实验结果表明,该系统在实现隐私保护的同时,提高了系统对光照的鲁棒性,在室内外光照条件下均能准确跟踪目标。与BP和Lasso方法相比,分别可节约30.3%和51.6%的处理时间。

关键词：压缩感知目标跟踪粒子滤波结构化随机矩阵梯度投影基追踪

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认知无线网络中频谱感知关键技术研究

认知无线网络中频谱感知关键技术研究

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作者：田野国防科学技术大学

学位级别：硕士

认知无线电是智能的软件无线电技术,在频谱日益稀缺的情况下,认知无线网络中的用户可以通过对频谱使用情况的感知来动态使用频谱资源,根据当前频谱的使用情况动态地配置通信参数选择最合适的频段,避免用户之间相互干扰,从而提高频谱的... 详细信息

认知无线电是智能的软件无线电技术,在频谱日益稀缺的情况下,认知无线网络中的用户可以通过对频谱使用情况的感知来动态使用频谱资源,根据当前频谱的使用情况动态地配置通信参数选择最合适的频段,避免用户之间相互干扰,从而提高频谱的利用率。本文主要研究认知无线网络在全双工背景下的频谱感知技术以及压缩频谱感知技术。全双工技术的实现,给无线网络带来新的机遇,而且全双工技术也被应用到了认知无线网络的频谱感知中。实现了全双工,用户在发送数据的同时能够进行频谱感知。然而之前的全双工感知技术在感知到频带被主用户占用时,需要停止发送数据,重新进行频谱感知直到找到下一个空闲信道,这样便不能充分利用信道,使频谱利用率降低。本文提出了一种非对称全双工频谱感知技术(Asymmetric Full Duplex Spectrum Sensing,AFDSS),用户可以宽带感知频谱,窄带发送数据,在感知到当前信道忙时,可以立即跳转到其他空闲信道,提高了频谱利用率。由于使用非对称全双工技术进行宽频感知需要很高的采样率,本文使用压缩感知来降低采样率。针对目前关于压缩感知的研究,大部分工作都集中在如何提高感知精度而忽略感知速度,然而在宽频感知中必须考虑感知时效性,本文提出基于结构化随机矩阵的高时效压缩频谱感知(Time Efficient Compressive Spectrum Sensing,TECSS)解决感知时效性问题。本文对非对称全双工频谱感知和压缩频谱感知进行仿真实验,分析其感知延迟、吞吐率、感知精度以及感知速度。实验结果表明,使用非对称全双工技术,可以很好的消除自我干扰,由于同时观测多个信道可以快速发现可用信道,与传统的全双工频谱感知相比,网络吞吐率提高了1.5倍到2倍。在压缩频谱感知中,通过使用结构化随机矩阵,在不损失或略微损失感知精度的同时,感知的速度提高了100%,实现了高时效的压缩频谱感知。

关键词：认知无线网络频谱感知非对称全双工压缩感知结构化随机矩阵

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基于压缩感知的运动目标检测与跟踪

基于压缩感知的运动目标检测与跟踪

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作者：胡晓莉天津大学

学位级别：硕士

视频、图像是人类接收信息的重要途径，视频监控系统以其直观、方便等特点在社会的各个方面得到越来越广泛的应用。在计算机视觉中，运动目标检测与跟踪是一个研究热点，它为之后视频序列的理解和分析奠定了重要的基础。随着大数据时代... 详细信息

视频、图像是人类接收信息的重要途径，视频监控系统以其直观、方便等特点在社会的各个方面得到越来越广泛的应用。在计算机视觉中，运动目标检测与跟踪是一个研究热点，它为之后视频序列的理解和分析奠定了重要的基础。随着大数据时代的到来，人们每时每刻都在获取信息并且需求获得的信息形式各种各样，数据的存储、传输因为现有存储设备的容量、传输设备的带宽而受限，同时在信息泛滥的时代隐私保护问题也受到很大的关注，并且监控场景情况多变、资源有限，提出能够鲁棒解决这些问题的跟踪算法还存在困难。本文构建了基于压缩感知的运动目标检测与跟踪系统来有效解决以上问题，该系统首先对视频序列进行分组，充分利用了视频流的帧间相关性，之后对随机采样后的视频帧进行背景减除，向解码端同时传送背景剪除的前景目标图像和定期更新的背景图像，保证较小的占用带宽;在解码端运用粒子滤波算法实现运动目标的跟踪，用梯度投影稀疏重建算法恢复图像序列，解码端可以选择是否重建原始视频流，以便充分利用解码端资源。此外，压缩感知的随机采样特性使得数据有良好的加密性能和抗干扰性，极大的简化了编码端，在编码端资源有限的情况下也能得到很好的应用。通过仿真分析及和已知方法的对比，本文提出的系统适用于多种情况下的监控场景，并且速度较快、数据量小、具有良好的保护隐私功能。压缩感知方法简化了视频压缩的步骤，其运算复杂度主要体现在解码上，很好的利用了资源，整体运算复杂度不高。这对视频监控在资源稀缺条件下的应用很有帮助，在分布式视频编码中也有应用前景。

关键词：块平均背景差分法结构化随机矩阵梯度投影稀疏重建算法粒子滤波算法

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基于压缩感知的光场采集和重建研究

基于压缩感知的光场采集和重建研究

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作者：阳宁凯杭州电子科技大学

学位级别：硕士

利用压缩感知（CS）来改善光场图像序列采集的效率和重建的精度。由于利用光场进行三维模型的重建需要对海量图像采集和重建,当前方法存在图像采集效率不高、重建精度不足和传输时延较长的问题,利用压缩感知能有效对信号进行降维测量,... 详细信息

利用压缩感知（CS）来改善光场图像序列采集的效率和重建的精度。由于利用光场进行三维模型的重建需要对海量图像采集和重建,当前方法存在图像采集效率不高、重建精度不足和传输时延较长的问题,利用压缩感知能有效对信号进行降维测量,并能高概率的恢复原始信号的特性,本文提出基于结构化随机矩阵的分块压缩感知方法和基于联合稀疏模型的分布式压缩感知方法来对光场进行采集和重建。基于结构化随机矩阵的分块压缩感知方法（BCS-SPL-SRM）将大尺寸光场图像分割成图像小块进行稀疏化、传输和重建。该方法在BCS-SPL方法基础上改进测量矩阵,将适合光场的SRM作为测量矩阵对图像进行测量。实验中对三组光场图像序列进行重建,BCS-SPL-SRM算法比其他算法重建的PSNR值高3.87d B.31d B,重建时间比其他算法平均缩短3.61s,并且该算法有更快的收敛速度。基于联合稀疏模型的分布式压缩感知方法利用光场图像序列间存在大量重叠信息这一特性,在重建过程中着重关注图像间差异部分,提出两种适合光场图像序列重建的算法:DCS-VS和DCS-SI。其中DCS-VS算法是对图像序列所构成三维图像矩阵的垂直切片进行压缩重建,可以证明该垂直切片的稀疏度较原图像更低,所以对其进行信号采集、传输和重建会有更高的效率。其中DCS-SI算法是将图像序列分为中心视点图像和边缘视点图像,边缘视点图像在重建时通过与相应的边信息融合计算得到,从而降低原始信号的传输量。实验中利用DCS-VS算法对图像序列进行重建,相比其他算法重建图像的PSNR值高2.01d B,利用DCS-SI算法对图像序列进行重建,其重建结果有更好的主观效果。结合以上两种算法,提出基于压缩感知的阵列光场图像序列采集和重建算法（ALF-CS）,该算法对光场进行采集和重建时,单张图像采用分块压缩感知的方法进行图像采集和重建,图像序列采用分布式压缩感知方法进行图像序列的采集和重建。实验中利用ALF-CS采集和重建到的图像序列进行了完整的三维模型重建。结果表明,利用ALF-CS重建的图像序列可以改善光场的采集效率,其重建的图像序列可以用来重建完整三维模型。

关键词：光场图像重建压缩感知分块压缩感知结构化随机矩阵分布式压缩感知

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