基于小波包變換的圖像壓縮感知方法.pdf

1、信息技術(shù)的飛速發(fā)展使得人們對于圖像信息的需求量遞增，如何存儲、處理以及傳輸大數(shù)據(jù)量的圖像是值得研究的重要課題。壓縮感知突破了香農(nóng)采樣定理的瓶頸，為信息獲取提供了新思路，因而壓縮感知理論在圖像處理領(lǐng)域引起了極大的重視。圖像壓縮感知研究已取得了一定的進展，但現(xiàn)有小波圖像壓縮感知方法都存在以下兩個不足:一是采用小波變換對圖像進行稀疏化，沒有對圖像高頻部分進行進一步分解;二是采樣值一般人工設(shè)定，基本固定，因而不能根據(jù)圖像的不同，自適應(yīng)選取采樣值

2、，導致某些圖像重構(gòu)效果差。
　　 本文研究基于小波包變換的圖像壓縮感知方法，采用小波包變換對圖像進行稀疏化來提高圖像稀疏化程度;同時通過信息熵和數(shù)學期望完成對信號自適應(yīng)分類，降低信號采樣和重構(gòu)時間;另外引入順序壓縮感知方法并對順序壓縮感知進行改進，實現(xiàn)信號的自適應(yīng)采樣。主要工作如下:
　　 (1)對現(xiàn)有圖像壓縮編碼進行綜述，總結(jié)其存在的不足。指出圖像壓縮感知相對傳統(tǒng)圖像壓縮方法的優(yōu)勢，并對目前一些具有代表性的圖像壓縮感知

3、方法進行描述，總結(jié)這些圖像壓縮感知方法的優(yōu)點以及普遍存在的一些問題。
　　 (2)提出自適應(yīng)小波包圖像壓縮感知方法。該方法選用小波包變換分解圖像，通過數(shù)學期望對小波系數(shù)進行閾值處理，然后基于數(shù)學期望和信息熵對小波包系數(shù)塊進行自適應(yīng)信號分類，接著針對不同的信號類型設(shè)計不同采樣方法。實驗結(jié)果表明自適應(yīng)小波包圖像壓縮感知方法在相同采樣值的前提下，不僅提高了圖像的重構(gòu)質(zhì)量，同時也降低了算法的計算復雜度和所需存儲空間。
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