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题名面向分块压缩感知的交叉子集导引自适应观测
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作者
田伟
刘浩
陈根龙
宫晓蕙
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机构
东华大学信息科学与技术学院
人工智能教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第12期190-196,共7页
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基金
上海市自然科学基金项目(18ZR1400300)
人工智能教育部重点实验室开放基金。
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文摘
相比传统的图像信号处理方法,分块压缩感知能够以较低的复杂度实现图像信号的采集与编码,这为功耗受限的无线传感设备提供了一种较为理想的选择方案。针对传感图像的分块压缩感知,提出了一种结合螺旋顺序的交叉子集导引自适应观测方法,通过为不同区域分配与其内容大小相适应的采样率,并且融入观测块预测,可以在提高图像重构质量的同时提升观测块的编码效率。所提方法以一幅图像的中心块为起点,采用螺旋式扫描顺序,将图像平均分成内区、中区、外区3个区域,将每个区域每隔若干块放入交叉子集,3个区域的交叉子集块以基本采样率进行采样观测,根据得到的观测数据结果按权重自适应分配不同的采样率给3个区域的剩余子集,剩余子集分别采用给定的自适应采样率进行采样观测。此外,对于每一个剩余子集中的观测块,所提方法自适应地扩大该观测块的周围邻域来寻找最佳预测块,对预测差值进行标量量化。实验结果表明,与目前比较流行的观测方法相比,所提方法不仅可以在主观上改善图像重构质量,还可以在客观上将图像重构的平均率失真性能至少提升3.2%。
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关键词
分块压缩感知
自适应采样率
交叉子集
剩余子集
块预测
率失真
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Keywords
Block compressive sensing
Adaptive sampling subrate
Cross subset
Remaining subset
Block prediction
Rate distortion
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分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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