壓縮感知圖像自適應(yīng)恢復(fù)算法的研究.pdf

1、壓縮感知理論作為全新的采樣理論,開辟了信息采樣的新思路,有著廣泛的應(yīng)用前景和研究價(jià)值。壓縮感知理論主要基于信號的稀疏化和可壓縮性,其實(shí)現(xiàn)過程主要分為三個(gè)階段:信號的稀疏化、信號的測量和信號重構(gòu)。
　　 壓縮感知理論的信號重構(gòu)過程是一個(gè)求解欠定方程組的過程,信號的稀疏性保證了方程組可解,目前有很多實(shí)用的重構(gòu)算法,都有自己的使用范圍和局限性,因此,目前對壓縮感知重構(gòu)算法的研究也是該理論的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。
　　 本文的研究工作

2、就是在匹配追蹤類算法的基礎(chǔ)上提出改進(jìn)措施。使得重構(gòu)算法在實(shí)現(xiàn)起來更加高效。以ROMP算法為基礎(chǔ)提出了兩種自適應(yīng)的策略:第一種是基于循環(huán)次數(shù)觀測的自適應(yīng)方案,該方法通過觀測每次迭代過程中所經(jīng)過的主體循環(huán)次數(shù)與圖像的信噪比的對應(yīng)關(guān)系中找出規(guī)律,制定自適應(yīng)循環(huán)迭代退出條件,試驗(yàn)證明通過該方式能夠自適應(yīng)的重構(gòu)圖像;第二種改進(jìn)方案是基于正則化正交匹配追蹤算法提出基于結(jié)果分析的自適應(yīng)重構(gòu)算法的分析,通過試探性的給定迭代次數(shù)來得到分析結(jié)果,然后通過觀