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题名基于双树小波通用隐马尔可夫树模型的图像压缩感知
被引量：14
- 1
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作者
练秋生
王艳
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第10期2301-2306,共6页
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基金
国家自然科学基金(60772079)
河北省自然科学基金(F2010001294)资助课题
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文摘
标准压缩感知图像重构仅利用图像小波系数具有稀疏性的先验知识,未能利用小波系数的结构分布特性。利用基于模型压缩感知重构思想,将能有效描述图像小波系数分布特性的隐马尔可夫树(HMT)模型引入到图像的压缩感知重构。经过理论推导,将基于HMT模型的重构转化为型如标准图像压缩感知重构的优化问题,并提出基于贝叶斯优化的凸集交替投影法进行求解。为进一步提高重构质量和速度,引入了双树小波域通用HMT(uHMT)模型及改进的uHMT(iuHMT)模型代替小波域HMT模型。实验结果表明,基于双树小波域iuHMT模型的重构图像的平均峰值信噪比(PSNR)比uHMT模型高0.97dB.
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关键词
压缩感知
模型压缩感知
双树小波
uHMT模型
凸集交替投影
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Keywords
Compressed Sensing （CS）
Model-based CS
Dual-tree wavelet
uHMT model
Alternating convex projection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名结合压缩感知模型的稀疏阵列波束形成方法
被引量：7
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作者
陈力恒
马晓川
李璇
宋其岩
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机构
中国科学院声学研究所中科院水下航行器信息技术重点实验室
中国科学院大学
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2020年第4期475-485,共11页
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基金
中科院青促会资助。
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文摘
本文从稀疏阵列入手,将稀疏阵列接收数据模型转化为更高自由度下的单快拍接收数据模型,并将压缩感知模型引入稀疏阵列信号处理问题中,从理论上证明了其可行性。在等效单快拍数据下,利用稀疏重构算法准确估计信源方位和功率,进而对传统MVDR波束形成器进行优化。仿真结果表明,采用压缩感知模型实现稀疏阵列的波束形成,能够将稀疏阵列和压缩感知算法两者的优势结合,在阵列阵元数较少的条件下达到更高的自由度,同时具备良好的波束形成器性能。
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关键词
稀疏阵列
压缩感知模型
稀疏重构
波束形成
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Keywords
sparse array
compressed sensing model
sparse reconstruction
beamforming
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波树结构和迭代收缩的图像压缩感知算法研究
被引量：10
- 3
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作者
练秋生
肖莹
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期967-971,共5页
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基金
国家自然科学基金(60772079
61071200)
河北省自然科学基金(F2010001294)资助课题
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文摘
模型化压缩感知图像重构在标准压缩感知重构的基础上利用了小波树结构的先验知识,分别用贪婪树逼近和最优树逼近的方法求解重构优化问题。该文以模型化压缩感知重构中已有的小波树结构为基础,依据对大量自然图像小波系数关系的统计结果,提出了基于相邻系数、父系数与子系数之间统计相依关系的小波系数合理树结构,并结合小波系数合理树结构的思想,改进了普通迭代硬阈值压缩感知图像重构算法和基于最优树的模型化压缩感知图像重构算法。实验结果表明,该文算法能获得更高的图像重构质量。
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关键词
图像压缩感知
贪婪树结构
最优树结构
模型化压缩感知
迭代硬阈值重构
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Keywords
Image Compressed Sensing（CS）
Greedy tree structure
Optimal tree structure
Model-based compressed sensing
Iterative hard threshold reconstruction
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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