基于雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波的壓縮傳感圖像重構(gòu)算法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的信號(hào)采樣需要滿足香農(nóng)采樣定理：采樣信號(hào)的頻率至少是原始信號(hào)頻率的二倍才能避免信息丟失，但是進(jìn)一步提高奈奎斯特頻率會(huì)使數(shù)據(jù)采集端的復(fù)雜度加大，硬件難以實(shí)現(xiàn)。壓縮傳感理論給出了一種新的信息獲取和壓縮的方法，其本質(zhì)是利用信號(hào)可稀疏表示的先驗(yàn)知識(shí)，從比奈奎斯特采樣少的多的觀測(cè)值中重構(gòu)原始信號(hào)。
　　目前，CS重構(gòu)算法研究主要針對(duì)1D信號(hào)，本文在認(rèn)真學(xué)習(xí)現(xiàn)有理論和算法的基礎(chǔ)上，對(duì)基于壓縮傳感理論的圖像重構(gòu)進(jìn)行了研究，主要包括以下三個(gè)方

2、面。
　　(1)基于雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波和迭代收縮法的圖像壓縮傳感重構(gòu)針對(duì)正交小波方向選擇性差和不具有平移不變性的缺點(diǎn)，提出了利用圖像在雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波變換域的稀疏性，通過(guò)迭代收縮算法實(shí)現(xiàn)壓縮傳感的圖像重構(gòu)的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了算法的有效性。
　　(2)基于兩步迭代收縮法的圖像重構(gòu)針對(duì)迭代收縮收斂速度慢的缺點(diǎn)，將應(yīng)用于圖像修復(fù)的兩步迭代收縮算法引入到壓縮傳感中，并結(jié)合雙樹(shù)復(fù)數(shù)小波實(shí)現(xiàn)圖像重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)說(shuō)明重構(gòu)圖像的視覺(jué)效果較好，收斂速度比迭