基于稀疏度自适应和迭代加权的捷变频雷达目标高精度参数估计

1

作者 张亚男 张劲东 +1 位作者 王行舒 张欣媛 《信号处理》 北大核心 2025年第3期437-447,共11页

捷变频雷达具有低截获概率、抗干扰能力强等优点,然而其载频在脉间跳变导致信号相位非均匀变化,使得传统动目标检测不再适用。针对捷变频雷达目标距离-速度参数估计以及参数估计中存在虚假目标检测和真实目标幅度损失的问题,本文建立了... 捷变频雷达具有低截获概率、抗干扰能力强等优点,然而其载频在脉间跳变导致信号相位非均匀变化,使得传统动目标检测不再适用。针对捷变频雷达目标距离-速度参数估计以及参数估计中存在虚假目标检测和真实目标幅度损失的问题,本文建立了距离-多普勒的稀疏信号处理模型,将参数估计问题转化为稀疏重构问题,并提出了稀疏度自适应和迭代加权重构(Sparse Adaptive and Iterative Weighted Reconstruction,SAIWR)算法。首先,该算法根据字典矩阵与信号的相关性挑选原子并通过正则化条件对原子进行二次筛选。随后,每次迭代中扩展步长自适应地匹配信号稀疏度,继续寻找最佳原子集。最后,在迭代中根据原子与字典矩阵的相关性调整权矩阵,增强目标原子在信号重构过程中的作用,实现了目标个数未知情况下雷达目标场景重构和虚假目标抑制。自适应对角加载矩阵求逆时,算法利用了矩阵求逆引理,减少了所需的计算量。计算机仿真实验表明,本文所提算法在邻近目标场景与小目标场景下均实现捷变频雷达目标参数的准确估计,与现有的正则化自适应匹配追踪算法(Regularized Adaptive Matching Pursuit,RAMP)与稀疏贝叶斯算法(Sparse Bayesian Learning,SBL)相比,SAIWR算法重构精度更高,误检率更低。 展开更多

关键词 目标参数估计 捷变频 稀疏重构 稀疏度自适应和迭代加权

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一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法 被引量：6

2

作者 林云 王凯 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第2期37-40,共4页

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matc... 压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏性 匹配追踪 重构算法 正交匹配 自适应

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一种基于变步长的稀疏度自适应匹配追踪算法 被引量：8

3

作者 毕学霞 尚振宏 +1 位作者 强振平 刘辉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2116-2120,2125,共6页

压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Ada... 压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论突破了传统的采样定率,对于稀疏的或可压缩的信号,可同时进行采样和压缩。其中重构算法是压缩感知理论的研究热点之一,对采样过程的正确性验证有着重要意义。稀疏度自适应匹配追踪算法(Sparsity Adaptive Matching Pursuit,SAMP)在迭代过程中采用固定步长,容易导致过估计和欠估计。为解决该问题,根据相邻信号能量差的变化规律,在迭代过程中采用对数型的"变步长",即迭代的初始阶段步长增长速度较快,当能量差达到一定阈值时,则步长增长速度较慢,并设置双阈值严格控制逼近的精确度。实验表明,改进后算法提高了重构质量,尤其是在当采样率较低时,仍有较好的重构效果。 展开更多

关键词 压缩感知 重构算法 稀疏度自适应 匹配追踪

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一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法 被引量：6

4

作者 唐朝伟 王雪锋 杜永光 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期784-792,共9页

针对分段正交匹配追踪(St OMP)算法需要信号的稀疏度作为先验信息且重构精度较低的特点,提出一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法。首先,通过对观测矩阵与初始残差相乘所得的残余相关性向量进行离散余弦变换,估算出支撑集所要扩充的... 针对分段正交匹配追踪(St OMP)算法需要信号的稀疏度作为先验信息且重构精度较低的特点,提出一种稀疏度自适应分段正交匹配追踪算法。首先,通过对观测矩阵与初始残差相乘所得的残余相关性向量进行离散余弦变换,估算出支撑集所要扩充的最大原子数;其次,采用与抽样率成正相关的因子对较大的阈值参数进行适当修正,并对通过设定阈值所选取的原子进行优化处理;最后在St OMP算法的框架下采用变步长的方法实现稀疏度的逼近和信号的精确重构。仿真结果表明:本文所提出的算法对信号的稀疏度具有很好的自适应特性,并且在保持了较低重构复杂度的同时具有更稳定的重构质量。 展开更多

关键词 压缩感知 分段正交匹配追踪 稀疏度自适应 重构性能

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盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法 被引量：2

5

作者 季秀霞 张弓 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1146-1151,共6页

在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并... 在信号盲稀疏度条件下,现有重构算法的固定阈值选择限制了重构精度和重构速度提高,鉴于此,提出一种改进的正交匹配追踪算法。通过非线性下降的阈值快速选择原子,自动调节候选集原子个数,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑集,并利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现了盲稀疏度信号的精确重构。仿真结果表明,在相同的测试条件下,本文算法的重构精度和速度分别提高了8.5%和9.2%。 展开更多

关键词 信号重构 正交匹配追踪 盲稀疏度 迭代阈值

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改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法 被引量：5

6

作者 吴梦行 伍飞云 +1 位作者 杨坤德 田天 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期1611-1617,共7页

在信号重构算法中,针对基于树的多路径匹配追踪深度优先算法计算量大和多路径匹配追踪信号稀疏度未知等问题,本文提出了一种改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法。该算法将自适应思想引入多路径匹配追踪算法中,自适应选择支撑集原子个... 在信号重构算法中,针对基于树的多路径匹配追踪深度优先算法计算量大和多路径匹配追踪信号稀疏度未知等问题,本文提出了一种改进的稀疏度自适应多路径匹配追踪算法。该算法将自适应思想引入多路径匹配追踪算法中,自适应选择支撑集原子个数,并利用剪枝技术选择原子匹配概率最大的路径,使算法搜索路径更为有效,且大大降低了计算量。该算法改进了内积匹配准则,能在测量矩阵中更准确高效地挑选与残差信号匹配的原子,并在迭代过程中采用支撑集原子回溯和指数变步长方法提高重构精度。与传统MMP算法相比,本文提出的算法运算时间短,重建精度高,更具有实际应用价值。 展开更多

关键词 信号重构 压缩感知 多路径匹配追踪算法 稀疏度自适应 剪枝 内积匹配准则 回溯 指数变步长

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基于压缩感知的阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法 被引量：5

7

作者 朱思凝 张立成 +1 位作者 宁金忠 金明录 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2191-2197,共7页

针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差... 针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差最小的路径作为新的候选集,以提高重构速度。此外,将残差差分小于某一阈值作为算法停止条件,因此不需要图像稀疏度作为算法的输入。实验结果表明,该算法可以获得较好的重构效果,同时保持了良好的时间复杂度和抗噪性能。 展开更多

关键词 压缩感知 图像重构 阈值多路径 稀疏度自适应

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阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法 被引量：3

8

作者 李琪 张欣 +1 位作者 张平康 张航 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2528-2532,共5页

针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的... 针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60%. 展开更多

关键词 压缩感知 图像重构 稀疏度自适应匹配追踪算法 回溯正交匹配追踪算法 峰值信噪比

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用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法 被引量：2

9

作者 马玉双 刘翠响 +1 位作者 郭志涛 王宝珠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期207-211,245,共6页

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择... 压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一。稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度。基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪(Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP)算法。针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比。在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP 以及gOMP贪婪类重构算法的效果。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏度自适应匹配追踪 稀疏度 广义正交匹配追踪 贪婪类重构算法

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压缩感知信号盲稀疏度重构算法 被引量：29

10

作者 张宗念 黄仁泰 闫敬文 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期18-22,共5页

研究压缩感知信号重构算法,提出了一种不需要精确知道信号稀疏度的先验知识,就能重构出目标信号的盲稀疏度迭代贪婪跟踪重构新算法.采用分段的方法来逐段估计、扩充目标信号的真实支撑域,并应用后向追踪思想,自适应地调整候选序列,以便... 研究压缩感知信号重构算法,提出了一种不需要精确知道信号稀疏度的先验知识,就能重构出目标信号的盲稀疏度迭代贪婪跟踪重构新算法.采用分段的方法来逐段估计、扩充目标信号的真实支撑域,并应用后向追踪思想,自适应地调整候选序列,以便每一次迭代时更加精确地估计真正的支撑域.理论分析与实验证明,算法性能超过了现有的迭代贪婪跟踪重构算法性能;给出了迭代贪婪跟踪信号重构的统一框架,正交匹配跟踪和子空间跟踪算法可以看成它的特例;在计算复杂度和重构算法性能之间做出了最佳折衷;有更强的实用性. 展开更多

关键词 压缩感知 匹配跟踪 盲稀疏度 重构算法

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基于分治试探的盲自适应匹配追踪重构算法 被引量：14

11

作者 田文飚 付争 芮国胜 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期180-186,共7页

压缩感知是一种针对稀疏可压缩信号进行压缩采样的信号处理新方法,针对现有稀疏度探测方法中探测次数较多的问题,基于分治思想提出了盲稀疏度自适应匹配追踪(BSAMP)算法,首先分治试探信号稀疏度,使得其估计值快速逼近真实值,然后通过自... 压缩感知是一种针对稀疏可压缩信号进行压缩采样的信号处理新方法,针对现有稀疏度探测方法中探测次数较多的问题,基于分治思想提出了盲稀疏度自适应匹配追踪(BSAMP)算法,首先分治试探信号稀疏度,使得其估计值快速逼近真实值,然后通过自适应分组并扩充信号支撑域的方法,快速筛选出有效支撑,并通过弱匹配剪枝得到重构信号。可以在信号稀疏度未知的情况下,快速估计出信号的稀疏度并精确重构出原信号。仿真实验表明,在相同条件下,该算法的重构时间比其他同类算法短,且重构概率也大于其他同类算法。 展开更多

关键词 信号处理 压缩感知 盲稀疏度 自适应重构

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基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复 被引量：9

12

作者 周亚同 王丽莉 唐红梅 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期52-59,共8页

压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到... 压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到的超完备字典取代正交基函数;然后根据图像的退化模型对感知矩阵加以约束;最后针对二维破损图像稀疏度未知问题,在重构阶段提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法(SA-ROMP)实现破损图像修复。本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本进行特征提取,具有更强的稀疏表示能力。重构阶段的SA-ROMP算法在迭代过程中利用logistic回归函数获取阈值,再通过阈值对残差与感知矩阵的相关系数进行判定,能够自适应选择原子候选集的个数。图像修复实验结果验证了本文算法的可行性,并且修复效果明显优于其他同类算法。 展开更多

关键词 压缩感知 图像修复 K-奇异值分解 稀疏度自适应 正则化正交匹配追踪(ROMP)

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基于压缩感知的稀疏度自适应超高次谐波检测算法 被引量：6

13

作者 刘建锋 励晨阳 +2 位作者 余光正 田野 张甜 《电测与仪表》 北大核心 2021年第11期142-149,共8页

近年来,越来越多运用电力电子器件的电气设备接入电力系统,配电网中超高次谐波发射水平的持续上升已经成为电网中亟需解决的电能质量问题之一。文中提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应超高次谐波检测算法,该方法基于快速傅里叶变换... 近年来,越来越多运用电力电子器件的电气设备接入电力系统,配电网中超高次谐波发射水平的持续上升已经成为电网中亟需解决的电能质量问题之一。文中提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应超高次谐波检测算法,该方法基于快速傅里叶变换系数和狄利克雷核函数,结合插值因子,构建高精度的压缩感知模型;同时,文中引入了稀疏度自适应的概念,提出通过稀疏度自适应的匹配重构算法获得待检信号中超高次谐波的频率和幅值。改进算法提高了超高次谐波重构幅值的精度,减小了无法预估待检信号稀疏度而造成的误差。仿真结果证明了改进算法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 超高次谐波 压缩感知 稀疏度自适应匹配重构 检测算法

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基于稀疏度自适应算法的压缩感知 被引量：5

14

作者 王红亮 卢振国 +2 位作者 王帅 曹京胜 吕云飞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期43-47,共5页

针对目前压缩感知的重构算法需预知信号稀疏度和重构时间较长的问题,提出基于稀疏度自适应算法的压缩感知,该方法基于分段和回溯思想,通过增大步长、合并上次原子来选择最匹配原子,能显著减小计算复杂度,从而减少信号重构时间。以语音... 针对目前压缩感知的重构算法需预知信号稀疏度和重构时间较长的问题,提出基于稀疏度自适应算法的压缩感知,该方法基于分段和回溯思想,通过增大步长、合并上次原子来选择最匹配原子,能显著减小计算复杂度,从而减少信号重构时间。以语音信号为处理对象,对SAMP算法进行了仿真比较,仿真结果表明,在未知信号稀疏度的情况下,与基追踪(BP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法比较,SAMP算法的重构信号运行时间明显降低,并且在不同的信号压缩比的条件下重构信号性能得以保证,验证了SAMP算法在稀疏度方面的自适应性以及重构效率高等优点。 展开更多

关键词 压缩感知 稀疏度自适应算法 重构时间

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平滑零范数稀疏度约束下的盲稀疏回溯重构算法 被引量：2

15

作者 田文飚 芮国胜 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期410-416,共7页

现有的回溯迭代类算法具有重构速度快、精度高等优点,但实际中其需要已知信号稀疏度的条件有时难以满足。针对以上不足,提出了一种基于平滑零范数稀疏度约束的盲稀疏回溯重构算法,并证明了其收敛性。该算法不需已知稀疏度先验,在截断过... 现有的回溯迭代类算法具有重构速度快、精度高等优点,但实际中其需要已知信号稀疏度的条件有时难以满足。针对以上不足,提出了一种基于平滑零范数稀疏度约束的盲稀疏回溯重构算法,并证明了其收敛性。该算法不需已知稀疏度先验,在截断过程中以平滑零范数来估计信号的稀疏度并确定支撑集。新算法继承了现有回溯迭代类算法的有效性,同时避免了因稀疏度未知或估计不足导致的重构失败。理论分析和实验表明,新算法在无需信号稀疏度先验的条件下,重构性能优于现有典型回溯迭代类算法。 展开更多

关键词 压缩感知 盲稀疏度 自适应重构 平滑零范数

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基于稀疏度特征的短时电能质量扰动信号重构方法 被引量：7

16

作者 童新 卿朝进 +2 位作者 夏凌 郭奕 朱家龙 《电测与仪表》 北大核心 2018年第20期114-121,共8页

现有基于压缩感知的短时电能质量扰动信号重构方法尚未考虑信号稀疏度特征,重构性能有待进一步提高。为此,提出一种基于稀疏度特征的信号重构方法。首先,根据压缩感知理论对信号进行采样。随后,开发出短时电能质量扰动信号的稀疏度特征... 现有基于压缩感知的短时电能质量扰动信号重构方法尚未考虑信号稀疏度特征,重构性能有待进一步提高。为此,提出一种基于稀疏度特征的信号重构方法。首先,根据压缩感知理论对信号进行采样。随后,开发出短时电能质量扰动信号的稀疏度特征—稀疏度在频域为偶数。基于该特征,提出"双步长稀疏度自适应匹配追踪"重构方法。分析与仿真结果表明,相对于传统的稀疏度自适应匹配追踪算法,提出方法降低了计算复杂度和均方误差,提高了重构信噪比和信号的正确重构概率。 展开更多

关键词 压缩感知 电能质量 稀疏度特征 双步长稀疏度自适应匹配追踪

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基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法 被引量：5

17

作者 叶新荣 朱卫平 孟庆民 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第3期392-396,共5页

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪(... 为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪(BPDN)和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法(LS)、匹配追踪-最小二乘法(MP-LS)的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。 展开更多

关键词 稀疏信道估计 稀疏度自适应匹配追踪 正交频分复用

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自适应匹配追踪的OFDM系统窄带干扰检测 被引量：3

18

作者 毕晓君 邵然 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期908-912,共5页

针对在OFDM通信系统中,基于压缩感知的窄带干扰检测时间过长的问题,提出了将自适应匹配追踪算法应用到压缩感知理论的信号重构过程中的算法。该算法可在未知干扰稀疏度的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,在低于奈奎斯特采样频率前... 针对在OFDM通信系统中,基于压缩感知的窄带干扰检测时间过长的问题,提出了将自适应匹配追踪算法应用到压缩感知理论的信号重构过程中的算法。该算法可在未知干扰稀疏度的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,在低于奈奎斯特采样频率前提下,快速实现单个及多个窄带干扰信号检测。仿真结果表明:所提算法能够有效地实现窄带干扰检测且运行速度快,改善了OFDM通信系统的性能。 展开更多

关键词 正交频分复用 窄带干扰 压缩感知 自适应匹配追踪算法 稀疏度 信号重构

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一种自适应压缩感知图像重构算法 被引量：2

19

作者 王芳 汪伟 《控制工程》 CSCD 北大核心 2016年第11期1808-1812,共5页

为解决稀疏度未知图像的重构问题,基于小波变换提出了一种自适应压缩感知算法。详细论述了压缩感知算法的基本原理。利用小波变换对图像进行分解,得到高频子带和低频子带。考虑到各部分的稀疏性,仅对高频子带进行测量,保持低频子带不变... 为解决稀疏度未知图像的重构问题,基于小波变换提出了一种自适应压缩感知算法。详细论述了压缩感知算法的基本原理。利用小波变换对图像进行分解,得到高频子带和低频子带。考虑到各部分的稀疏性,仅对高频子带进行测量,保持低频子带不变,并将图像分为高高、高低、低高、低低等模块进行处理。针对稀疏度未知的情况,采用稀疏度自适应匹配追踪算法分别对包含在高频子带各部分中的高频系数进行恢复,通过小波逆变换进行图像重构。最后,以Pepper和Baboo图像为例进行了仿真实验。仿真结果表明,所述算法可较好地实现图像重构,能够提高图像重构质量,验证了所述压缩感知算法的有效性。 展开更多

关键词 图像重构 小波变换 压缩感知 自适应匹配追踪 稀疏度

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自适应非局部低秩的图像压缩感知重构算法 被引量：2

20

作者 赵辉 刘衍舟 +1 位作者 黄橙 王天龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第4期1050-1057,共8页

针对传统非局部低秩的图像压缩感知重构算法忽略图像结构特征,导致图像重构效果不理想的问题,提出一种自适应非局部低秩的图像压缩感知重构算法,充分考虑图像自身结构特征和图像块间的强相关性。根据样本块的块结构稀疏度值设置阈值,自... 针对传统非局部低秩的图像压缩感知重构算法忽略图像结构特征,导致图像重构效果不理想的问题,提出一种自适应非局部低秩的图像压缩感知重构算法,充分考虑图像自身结构特征和图像块间的强相关性。根据样本块的块结构稀疏度值设置阈值,自适应选取局部搜索窗口大小和相似块的数目;利用新的相似块匹配方法在给定搜索窗口内选取所需要的相似块,按列聚合成低秩矩阵;利用加权Schatten p-范数作为原始秩函数的逼近去求解矩阵秩最优化问题。实验结果表明,所提算法较对比算法在峰值信噪比和视觉效果上均有所提高,验证了其有效性。 展开更多

关键词 非局部低秩 压缩感知 图像重构 块结构稀疏度 相似块匹配

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