基于压缩感知理论的3维人脸快速重建

形变模型是当前人脸重建研究中的一种主要方法。针对形变模型方法中模型构建的缺陷,提出一种基于压缩感知理论的快速三维人脸重建方法。首先,利用压缩感知理论估计三维原型人脸与目标人脸的形状相似性,根据相似性对原型样本进行筛选并构建相应的形变模型,提高建模精度和效率;然后,利用特征点信息进行稀疏模型匹配,并结合径向基函数插值重建生成特定的三维人脸,提高重建表面的平滑性。在BJUT三维数据库和CAS_PEAL二维数据库上的实验结果表明,与经典方法相比,本文方法能够有效地提高重建精度和速度,重建人脸具有较强真实感。     

基于压缩感知的二维DOA估计

针对L阵列,提出基于压缩感知的二维波达方向估计新方法。定义方位角和俯仰角余弦乘积为空间合成角,利用等余弦网格划分空间合成角构造超完备的冗余字典,将子阵接收的单快拍数据矢量转化为冗余字典下的稀疏表示问题;采用单位列向量组合矩阵随机抽取的新方法构造高斯随机测量矩阵;通过改进正交匹配追踪算法求解二维波达角。指出所提出的算法比传统二维MUSIC算法在高信噪比、多快拍条件下估计性能更好,并且有一定的阵元节约效能。计算机仿真实验证明了以上结论。     

基于压缩感知信号重建的自适应空间正交匹配追踪算法

传统的奈奎斯特采样定理规定采样频率最少是原信号频率的两倍,才能保证不失真的重构原始信号,而压缩感知理论指出只要信号具有稀疏性或可压缩性,就可以通过采集少量信号来精确重建原始信号.在研究和总结已有匹配算法的基础上,提出了一种新的自适应空间正交匹配追踪算法(Adaptive Space Orthogonal Matching Pursuit,ASOMP)用于稀疏信号的重建.该算法在选择原子匹配时采用逆向思路,引入正则化自适应和空间匹配的原则,加快了原子的匹配速度,提高了匹配的准确性,最终实现了原始信号的精确重建.最后与传统MP和OMP算法进行了仿真对比,结果表明该算法的重建质量和算法速度均优于传统MP和OMP算法.     

基于压缩感知的EMT探伤和图像重建

为改善EMT逆问题的欠定性,提高探伤过程中裂纹图像重建质量,本文提出一种基于压缩感知原理的EMT探伤和图像重建方法.其本质是通过压缩感知弱化问题的求解条件,进而有效改善EMT逆问题的欠定性.本文采用压缩感知技术对EMT探伤信号进行处理,并引入了相应的图像重建算法.其中,信号处理包括选取恰当的稀疏变换基对原始信号进行稀疏表示,将稀疏处理后的原始信号进行投影;图像重建过程则采用了两种算法,分别是基于最小L1范数的迭代重加权最小二乘(IRLS)法和基于匹配追踪原理的压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法.仿真和实验结果均表明,IRLS图像重建算法和CoSaMP图像重建算法的图像重建质量都要好于传统的EMT图像重建算法,尤其是CoSaMP算法的图像重建质量更佳.     

基于Matlab的二维世界坐标重建

计算机视觉技术研究的目的是要使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力.摄像机标定的目的就是要建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的一种对应关系.论文为了实现二维世界坐标重建,依据摄像机标定技术与利用立体视觉方法进行二维重建的原理,建立了空间某—点图像坐标和世界坐标的对应关系模型,并在Matlab环境下验证了利用单目摄像机先定标求取投影矩阵之后进行二维世界坐标重建的可行性.实验结果表明该方法可行有效.     

基于压缩感知的图像快速重建方法

基于多种稀疏变换基和观测矩阵的组合,采用正交匹配追踪算法对图像进行重建。在分析各种组合重建效果的基础上,提出一种图像快速重建方法,对图像进行一级小波分解,提取出近似分量子图像,运用压缩感知技术对其进行恢复,综合细节分量和恢复出的近似分量进行小波逆变换,得到重建图像。实验结果表明,该方法在相同的观测值条件下,能减少算法运行时间,提高重建图像质量。     

基于二维压缩感知的双选信道估计

高速移动下的无线宽带通信要经历时间和频率的双选择性衰落,为了使发送的数据经过衰落的信道后在接收端被正确地接收,必须要对信道状态信息进行估计。本文根据双选信道在时延-多普勒域的二维稀疏性,同时利用时域和多普勒域内的相关性,在OFDM系统中提出了基于二维压缩感知（2 Dimension Compressive Sensing,2D-CS）的双选信道估计。同时为了克服信道的双选特性对信道估计造成的不稳定性,设计了二维正则正交匹配追踪（2 Dimension Regularized Orthogonal Matching Pursuit,2D-ROMP）算法进行信道估计。理论分析和仿真结果表明,在同等条件下,采用二维的信道估计方法比一维的信道估计方法性能提高很多,同时与现有的基于传统的时频二维的算法相比,基于2D-ROMP的信道估计复杂度更低,且系统性能更高,减少估计时延。     

基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率, 提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient, SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing, CS) 重建算法. 该算法采用方向追踪法框架, 运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长, 引进非单调线性搜索策略使算法避免收敛至局部最优解. 实验结果证明了该算法的有效性, 通过设定合适的阈值参数可以取得重建精度和算法效率之间的平衡.     

基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建

现有的深度压缩感知重建算法在低采样率下,由于使用像素损失指导优化的网络会使得重建的图像无法有效地提取出原始图像的纹理细节,导致重建图像视觉观感较差。针对上述问题,提出了基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建算法,用感知损失代替像素损失,使得重建图像细节和纹理特征保留。通过对比实验表明,提出的基于感知生成对抗网络的图像压缩感知重建算法在低采样率下重建出的图像具有更强的视觉效果和真实性。     

一种基于压缩感知的二维几何信号压缩方法

本文给出的压缩方法属于谱压缩方法. 谱压缩方法是一种常用的二维轮廓线模型压缩方法. 文章从压缩感知的角度解释了谱压缩方法, 并提出了基于压缩感知的二维轮廓线模型压缩方法. 首先利用二维轮廓线模型 Laplace 算子的特征向量构造了一组基. 二维轮廓线模型的几何结构在这组基下可以被稀疏表达. 利用随机矩阵对二维轮廓线模型的几何结构抽样, 完成压缩. 恢复过程中, 通过最优化1-范数, 实现几何信号的恢复. 实验结果表明, 该方法压缩速度快, 比例高, 恢复效果好, 适合对大型数据以及远距离数据进行压缩.     

基于1维子空间的3维重建算法

为了重建3维场景,假设相机为正投影模型,提出了一种基于1维子空间的3维重建算法．所有图像序列构成的行向量与3维空间点构成的行向量所生成的子空间是同一线性子空间,而且由第1幅图像点构成的2个行向量外加1个行向量就可以组成该子空间的一个基底．该算法利用上述特性,线性地求取该行向量,最后完成3维重建．模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建算法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点．     

基于压缩感知的微分相衬CT迭代图像重建

X-射线相衬计算机断层成像(CT)通过X-射线穿过样品后相位信息的改变来得到高衬度的图像,特别适用于轻元素的成像,并且可以获得远高于传统吸收衬度CT的密度分辨率。基于光栅的微分相衬CT（DPC-CT）由于可以使用常规的X射线光源而有着巨大的临床应用前景,但DPC-CT成像的X-射线辐射剂量问题尤为突出,是其走向实际应用的瓶颈。针对上述不足,提出了一种微分相衬CT迭代图像重建算法（DD-L1）,该方法将压缩感知（CS）理论和CT迭代图像重建技术相结合并引入距离驱动（DD）的正/反投影运算计算策略。仿真实验结果表明,DD-L1算法能够在投影数据不完备的情况下得到较高质量的重建图像。     

基于压缩感知的激光照明成像方法

针对传统的激光成像技术有大量冗余数据的缺点,提出一种基于压缩感知(CS)理论的激光照明成像方法。阐述了压缩感知的基本原理,进行了图像恢复算法仿真。仿真结果表明:随着采样率的提高,成像质量有明显的提高;随着目标物体稀疏性的提高,图像重构需要的采样次数减少。设计了成像实验系统,实现了32像素×32像素的图像恢复,证明了所提成像技术的可行性。     

基于压缩感知理论的单像素成像系统研究

近年来出现的压缩感知理论为信号处理的发展开辟了一条新的道路,它指出可压缩或者稀疏信号的少量线性投影含有足够的信息来进行信号重建和信号处理,在压缩感知理论的基础上,一种新的单像素成像系统的发展得到了广泛的关注,它的主要特点就是只用一个像素的探测器通过用少于图像像素值的采样数目来重建图像,主要介绍了基于压缩感知理论的单像素成像系统的图像重建算法,为单像素成像系统的发展做了有益的探索。     

融合空间位置与结构信息的压缩感知图像重建方法

针对低采样率下分块压缩感知重建图像视觉效果不佳的问题,提出一种融合空间位置与结构信息的压缩感知图像重建方法(SLSI).首先,对观测值进行线性映射得到图像块的初步估计值;然后,基于块分组重建支路和全图重建支路对图像的空间位置信息和结构信息进行提取、增强和融合;最后,通过加权策略融合双支路的输出得到最终重建全图.在块分组...     

基于压缩感知的图像快速重建方法探讨

本文通过设计一种基于观测矩阵与多稀疏变换基的组合并利用正交匹配追踪计算法重建图像,同时通过实验的实际结果,一级小波分解图像,将相似的分子量图像实现提取,而后应用压缩感知技术实现对其的恢复操作,最终借助小波逆变换得到图像的快速重建效果。     

Freehand 3维超声重建算法综述

Freehand 3维超声是近年来超声图像3维重建技术领域的研究热点之一。在对3维超声按获取方式不同进行分类的基础上,阐述了Freehand 3维超声系统特点及其重建原理,对Freehand 3维超声重建算法进行了综述和比较分析,并指出了今后面临的主要挑战和未来发展方向。     

基于压缩感知的图像盲水印算法

针对现代数字水印的设计要求,结合压缩感知理论,提出一种图像盲水印算法。该算法利用自然载体图像在小波域中稀疏的特性,将加密后的水印嵌入载体图像离散小波变换系数中。提取水印时, 无需原始载体图像或其他先验知识,根据向量空间、矩阵方程的一些性质,以及压缩感知的重构算法,只需一个密钥(随机数种子)即可从嵌有水印的载体图像中精确提取水印并重构原始载体图像。实验证明,该水印算法具有良好的特性,能够满足实际应用的要求。     

深度学习框架下压缩感知重建算法综述

压缩感知技术以远小于奈奎斯特频率采样信号,并高概率重建原信号,是信号处理领域里程碑式的进展。近年来深度学习在特征提取与模式分类方面的优势给压缩感知技术提供了新的思路,基于深度学习的压缩感知重建算法采用数据驱动的方式,在重建时间上有数量级的降低,且重建精度具有可比性或更高。重点综述基于深度学习的压缩感知重建方法,综合考虑传统重建方法,并分为基于先验知识、纯数据驱动、混合先验知识与数据驱动的三类,分析了典型算法的特点、网络结构、关键步骤。最后分析与总结,展望了深度学习技术应用于压缩感知的研究前景。     

定步长压缩感知锥束CT重建算法

针对锥束CT成像系统中投影数据不完全的图像重建问题,提出了一种定步长压缩感知锥束CT重建算法。首先将锥束CT重建问题归结为投影数据均方误差作为数据保真项、全变分作为正则项的无约束优化问题,分析目标函数的Lipschitz连续性;然后近似计算Lipschitz常数,求出梯度下降步长,利用梯度下降法进行重建;最后对CT投影数据采用联合代数重建算法更新重建图像。在每次迭代过程中调整梯度下降步长,提高重建算法的收敛速度。Shepp-Logan模型的无噪声实验结果表明,该算法的重建图像信噪比分别比联合代数重建算法、自适应最速下降-凸集投影算法、BB梯度投影算法的重建图像信噪比高出13.7728 dB、12.8205 dB、7.3580 dB。仿真试验表明该重建算法提高了收敛速度,同时减少了重建图像的相对误差,极大提高了用少量投影数据重建的图像质量。