基于小波變換的多任務(wù)圖像壓縮感知方法研究.pdf

1、近年來，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人們對圖像質(zhì)量的要求也越來越高，這造成了信號采樣、傳輸和存儲的巨大壓力，從而如何緩解這種壓力又能有效提取承載在信號中的有用信息成為信號和信息處理中的亟需解決的一個(gè)問題。壓縮感知(CS)理論的提出為緩解上述壓力提供出新的思路。壓縮感知理論是一種建立在信息采樣之上的理論框架，其突破傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的制約，從而使高分辨率的信號直接獲取已變?yōu)榭赡埽⑶乙言趫D像重構(gòu)領(lǐng)域得到了初步應(yīng)用。傳統(tǒng)的圖像壓縮算法都是在遵

2、循奈奎斯特采樣定理的前提下而展開研究的，從而制約了圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展。壓縮感知是近年來新興的信號處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)理論，突破了奈奎斯特采樣定理的限制，只要信號是可壓縮的或者是稀疏的，就可以在低速采樣的同時(shí)達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮，實(shí)現(xiàn)采樣方法的變換從信號采樣變?yōu)樾畔⒉蓸?。本文主要對基于小波變換的多任務(wù)圖像壓縮感知展開研究，主要的工作如下：
　　(1)主要介紹小波變換基本理論以及小波多分辨率分析，綜述壓縮感知理論的基本框架：信號的稀疏表示、觀測矩陣

3、的設(shè)計(jì)和信號重構(gòu)算法的設(shè)計(jì)，并在此基礎(chǔ)上介紹了當(dāng)前壓縮感知理論的應(yīng)用領(lǐng)域。
　　(2)提出了兩個(gè)新的重構(gòu)算法來實(shí)現(xiàn)彩色圖像多任務(wù)壓縮感知過程。詳細(xì)介紹了彩色圖像壓縮感知的相關(guān)內(nèi)容，圖像小波變換的系數(shù)特征，以及貝葉斯壓縮感知的學(xué)習(xí)模型。基于分層的模型能夠在多個(gè)任務(wù)之間傳遞信息，將貝葉斯多任務(wù)學(xué)習(xí)的模型應(yīng)用在彩色圖像的壓縮感知處理之中。在此基礎(chǔ)之上，提出兩個(gè)新的重構(gòu)算法來實(shí)現(xiàn)彩色圖像多任務(wù)壓縮感知過程，并且通過實(shí)驗(yàn)來進(jìn)行對比分析，驗(yàn)證