基于DCT频带能量的压缩感知重构算法

为提高压缩感知图像的重构质量,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)分频带压缩感知的平滑投影Landweber重构算法.该算法充分考虑了不同的DCT系数频带对重构图像质量有不同的影响,对图像进行分块DCT后,按照频带能量大小重新组织DCT系数,对能量大的频带分配大的采样率,通过分频带变采样率的随机矩阵实现随机观测,采用平滑滤波器消除块效应,由投影Landweber算法实现图像的重构.实验结果表明,与BCS-SPL和MS-BCS-SPL重构算法相比,文中提出的算法显著提高了重构图像的峰值信噪比.     

基于块分割的新型压缩感知算法

针对现有块分割压缩感知(block compressive sensing,BCS)算法的块效应问题,提出一种低复杂度、可消除块效应的新型块分割重构算法.在稀疏表达时,采用小波变换(DWT)代替离散余弦变换(DCT),改善图像细节分量;在测量时,依据分块图像频率特征对测量矩阵加权,提高图像质量;在重构时,采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法代替匹配追踪(matching pursuit,MP)算法,提高重构速度.仿真结果表明,所提出的算法可在保证重构速度的情况下,有效消除块效应,且不增加内存占用.     

压缩感知图像的块子带自适应稀疏表示规则化重构

针对自然图像信号的非平稳特性和不同图像块的变换域系数的分布差异较大, 基于分块图像子带自适应 稀疏表示规则化,提出了一种新的压缩感知图像重构方法．先利用非局部相似块组估计每个分块图像变换域各子 带系数的均值和标准差,再将图像块各子带系数进行去均值并关于标准差归一化, 最后将去均值归一化处理的子 带系数的l₁范数表示用于规则化压缩感知重构．由于块子带自适应稀疏表示更加合理地表达了稀疏系数的重要 性,使得重构图像能够更好地保留纹理、边缘等细节信息．大量的实验结果表明: 相比组稀疏表示的压缩感知重构 算法,该方法重构图像的峰值信噪比平均提高了0.69 dB．     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于压缩感知观测值的数字图像水印算法

根据压缩感知理论具有计算保密性这一特点,提出一种新的基于压缩感知观测值的数字图像水印算法.首先对载体图像进行小波变换,得到稀疏后的小波系数矩阵;然后对小波系数矩阵的不同频率部分,用不同的观测矩阵进行压缩感知,得到压缩后的观测值;再将水印嵌入至小波高频系数部分的观测值中,使用子空间追踪算法恢复稀疏信号,进而通过小波反变换得到加密图像.实验结果表明:该算法具有信息安全性,能满足水印不可见性和鲁棒性要求;相比同类算法,该算法的水印提取过程更加灵活与安全.     

基于变步长子空间追踪的DCT域非均匀采样图像重构

压缩感知是一种充分利用信号稀疏性的全新的信号采样理论。如何从采样得到的低维数据中高效地恢复出原始的高维数据是压缩感知理论的一个关键研究问题。本文基于图像二维离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)系数的分布特性,研究图像DCT域非均匀压缩采样,并在子空间追踪(Subspace Pursuit,SP)算法的基础上,提出一种变步长SP算法,用以实现压缩感知图像的快速重构。该算法自适应地设置图像DCT系数矩阵中不同列向量的采样率,将有限的采样值尽可能地分配给高幅值系数较集中的列向量。在重建DCT系数列向量时,动态调整不同子空间内的原子搜索步长,在高幅值系数集中区域对应的原子子集中进行小步长密集搜索,而在其它原子子集中进行大步长快速搜索。实验结果表明,与基于SP算法的DCT域均匀采样图像重构算法相比,本文提出的基于变步长SP算法的DCT域非均匀采样图像重构算法在图像重构精度与重构算法运行时间方面均具有明显优势。     

基于单层小波变换的自适应压缩感知图像处理

文章在未知二维图像的稀疏度的情况下,提出了基于单层小波变换的自适应压缩感知算法,保留其中的低频系数,只针对高频系数进行测量。在小波变换把二维图像分成低低、低高、高低和高高的4块之后,利用稀疏度自适应匹配追踪算法,分别对其中包含在低高块中的列、高低块中的行、高高块整体中的那些高频系数进行恢复,再进行小波逆变换重构图像。仿真结果表明,与原来的单层小波变换的非自适应压缩感知算法相比,该算法解决了稀疏度未知情况下的图像恢复问题,而且重构图像质量也得到很好的保证,例如在相同的采样率下,新算法与原算法之间的PSNR相差不过2dB。     

基于遗传算法的优化DCT 图像压缩方法

为打破传统DCT(Discrete Cosine Transform)变换矩阵统一的束缚, 从离散余弦变换DCT 的基本原理及特点出发, 针对图像信息对DCT 变换矩阵进行优化处理, 实现对图像的高效压缩。将图像进行DCT 压缩后重构并与原图像进行比较; 利用遗传算法求最优解使其均方误差最小以优化DCT 变换矩阵的系数; 以优化后的变换核对图像进行处理。实验结果表明, 对线性边缘、纹理特征图像小分块处理基于遗传优化DCT 的算法在种群个数为40 ~ 60、字符串长度为8、交叉概率为0. 7 ~ 0. 8、变异概率为0. 007 ~ 0. 008 时, 图像压缩效果达到最佳。     

一种分块压缩感知变采样率的指纹图像水印算法

指纹图像水印是数字内容保护的重要应用领域,而鲁棒性是其实现的关键技术。针对指纹数字内容的水印化保护问题,提出一种分块压缩感知水印(Block compressed sensing watermark,BCSW)变采样率实现方法。首先对指纹图像进行DWT变换,并对每级每个子带分别进行分块压缩感知测量处理,并将观测值作为水印信息嵌入到载体图像。实验结果表明,相对于联合DWT-DCT和DCT以及SCD水印算法,BCSW算法具有更好的鲁棒性,同时具有更高的准确性和安全性。     

基于压缩传感的彩色图像半脆弱水印认证算法

采用一维小波对原始图像进行逐行变换,从而获取小波系数,然后再采用压缩传感算法对小波系数进行观测,获取观测矩阵,并将观测矩阵作为水印信息,同时将水印信息进行hash运行生成消息认证码;在嵌入水印阶段,首先将载体彩色图像从RGB空间转换到HSV空间,选取S分量进行DCT变换,从而获取S分量中的低频信息作为水印嵌入位置,然后将水印图像基于SVD算法嵌入到载体彩色图像的DCT变换域中;在认证阶段,提取水印图像,并通过hash运算生成消息认证码,与原消息认证码进行对比,如发生篡改,将提取后的水印图像采用压缩感知算法重构原始图像,与篡改后的载体图像进行对比,从而实现图像认证和篡改定位.实验结果表明该算法遭受到JPEG压缩、噪声和篡改攻击时体现出较好的鲁棒性,对篡改攻击能准确检测和确定篡改的位置,符合半脆弱水印认证的要求.     

基于块目标的频率步进连续波探地雷达压缩感知重建算法

压缩感知理论对于解决频率步进连续波探地雷达信号处理过程中存在的采样速率高、存储数据量大、信号处理时间长等问题具有重要意义. 针对雷达探测中块目标物体在探测区域不满足稀疏性的问题,提出一种适合块目标的压缩感知重构模型.利用某些稀疏正交基对块目标进行稀疏化处理使其满足稀疏性,将字典矩阵与稀疏矩阵结合形成适用于块目标物体的新观测矩阵,再通过压缩感知凸优化算法求解稀疏化系数,最后把该系数通过稀疏变换得到块目标的反射系数.通过实验仿真验证该方法的可行性,与未稀疏化处理的压缩感知重构模型相比具有更高的精度和分辨率.     

结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

基于局部均值和标准差的Curvelet变换遥感图像融合算法

为充分利用各种遥感图像的有用信息,在Curvelet变换的基础上,提出一种基于局部均值和标准差限定的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将同一场景下的高空间分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后对低、高频系数分别采用最大值法和局部均值及标准差限定法的融合规则进行融合,最后进行Curvelet反变换得到融合图像.实验表明,基于该融合规则的Curvelet算法优于传统的遥感图像融合算法.     

基于小波分解的语音自适应压缩感知

根据语音信号经过小波分解后低频分量和高频分量的特点,提出分别对他们进行自适应压缩感知。首先对信号的低频分量用训练的过完备基进行稀疏分解,降低了稀疏分解过程中的计算量。然后详细描述了改进自适应观测矩阵的产生,以及对低频和高频分量分别进行自适应观测。最后通过OMP重构算法分别对低频和高频分量进行重构,通过小波合成还原出原始信号。实验表明,语音信号在基于小波分解的自适应压缩感知方案中具有良好的重构性能。     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

一种低比特率JPEG编码图像质量改进算法

JPEG图像编码系统当比特率较低时,常会产生“方块效应”,即重建图像的子块边缘不连续.用空间的低通滤波器对重建图像中每个子块的边界像素进行滤波,也就是通过块间的平滑处理可以消除“方块效应”,但滤去了图像边缘的高频分量而使边缘变模糊.通过对未经量化的离散余弦变换(DCT)系数进行预测,提供了一个后处理系统来减轻“方块效应”的影响且减少了边缘的模糊度.实验表明,该算法与低通滤波相比,在减轻“方块效应”的同时,保留了高频分量,改善了信噪比,图像质量明显改善.     

基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...     

一种基于压缩感知的图像去马赛克算法

文中提出了一种基于分块压缩感知的图像去马赛克算法.该算法首先将Bayer色彩滤镜阵列采样值等效为压缩感知理论中感知矩阵采样所得的压缩数据.其次通过结合Bayer色彩滤镜阵列自身特点训练分块稀疏字典.最后在训练所得稀疏字典的基础上利用分块压缩感知重构算法便可精确重构出Bayer色彩滤镜阵列采样结果.由于训练所得稀疏字典能有效降低与Bayer色彩滤镜采样阵列之间的相关性,因此文中所提出的图像去马赛克算法能有效对单一Bayer色彩滤镜阵列采样值进行重构.通过实验验证表明：新的图像去马赛克算法明显优于传统插值算法,重构所得彩色图像在去除假色影响的同时能完整保留原始图像的细节信息.     

基于压缩感知的图像自适应编码算法

利用压缩感知理论对图像进行固定采样率的压缩并重构时,由于图像各个块的稀疏程度不同,低采样率很难保证图像各块都具有较高的重构质量,而高采样率又会造成资源的浪费.为了解决上述问题,提出了一种基于压缩感知的图像自适应编码算法,该算法首先判断图像各块在DCT域的稀疏度,然后根据判断结果对图像各块进行自适应的压缩采样,从而确保图像在较低采样率下能获得较高的重构质量.实验结果表明,运用所提自适应编码算法在采样率平均值为44%时,重构图像的平均PSNR值可达到35,dB以上,并且重构图像所有块的PSNR值分布比较集中,从而使得图像具有较好的主观质量.