基于Bandelet變換的圖像壓縮傳感.pdf_第1頁(yè)
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1、2005年,Donoho和Candes提出的壓縮傳感理論(Compressive Sensing,CS)在信號(hào)處理史上是一個(gè)里程碑,是一個(gè)具有劃時(shí)代改革的理論。該理論突破了奈奎斯特定理的限制,解決了信號(hào)處理的瓶頸問(wèn)題:采樣頻率至少是原始信號(hào)帶寬的2倍才可以完整精確無(wú)損失的將原始信號(hào)從采樣信號(hào)中恢復(fù)出來(lái)。壓縮傳感理論是一種新興理論,直接壓縮數(shù)據(jù)而不經(jīng)過(guò)中間的采樣N個(gè)值的階段,在原理上壓縮傳感的先驗(yàn)知識(shí)是信號(hào)稀疏性或可壓縮性,而不像奈奎斯特

2、定理僅僅將信號(hào)帶寬作為先驗(yàn)知識(shí),這一點(diǎn)為降低信號(hào)測(cè)量成本提供了可能。
   在圖像的壓縮傳感理論中稀疏表示是很重要一部分。傳統(tǒng)的圖像壓縮傳感多使用小波變換對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏表示。而小波變換不能夠利用信號(hào)本身的幾何特性,并不能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的稀疏表示,導(dǎo)致壓縮傳感重構(gòu)也得不到最優(yōu)效果。
   針對(duì)以上問(wèn)題,經(jīng)過(guò)對(duì)多種稀疏表示的研究與分析,本文提出了基于Bandelet變換的圖像壓縮傳感,將Bandelet變換引入到圖像的壓縮傳感中。

3、Bandelet變換是近年來(lái)剛剛展開(kāi)研究的一種圖像表示方法。它能充分利用圖像的幾何正則性,自適應(yīng)的對(duì)正則性圖像實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的稀疏表示,解決了在圖像的壓縮傳感中,由于稀疏表示問(wèn)題存在的重構(gòu)質(zhì)量偏低的現(xiàn)狀。
   所提出算法的過(guò)程如下:
   首先,從稀疏表示、測(cè)量矩陣和重構(gòu)算法三個(gè)方面分析了圖像壓縮傳感的有關(guān)理論和數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
   其次,分析了小波變換和Bandelet變換等在圖像稀疏表示的特點(diǎn),為將Bandelet變

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