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矿井无人工作区监控图像信息量较大,在图像的传输、存储阶段对硬件性能要求较高,造成传感器节点耗能增大、寿命骤减等问题,目前Gause、Bernoulli等压缩感知测量矩阵在重建矿井监控图像信号时精度较低。针对上述问题,设计了一种新的基于帕斯卡矩阵的块状压缩感知测量(BPCSM)矩阵。BPCSM矩阵利用时域非均匀采样与分块思想,将多个相同的小尺寸帕斯卡矩阵以对角线方式排列,同时结合联合正交匹配追踪算法实现矿井监控图像信号的压缩采样与重建,利用帕斯卡矩阵行元素有序排列的特点加强对图像信号低频段的采样,提高重建精度。实验结果表明:BPCSM矩阵对矿井监控图像信号的重建精度远高于Gause、Bernoulli等常用测量矩阵,当采样率为0.3时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的峰值信噪比(PSNR)约为26 dB,矿工面部轮廓较为清晰;当采样率为0.5时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的PSNR已达30 dB,几乎可以恢复矿工图像的全部细节,表明BPCSM矩阵具有较好的重建性能;通过选择合适的帕斯卡矩阵尺寸能够进一步提高图像信号的重建性能,满足矿井环境应用要求。 相似文献
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针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。 相似文献
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