基于壓縮感知的圖像稀疏表示方法.pdf

1、本文系統(tǒng)地介紹了壓縮感知這一信號處理技術(shù)中新興領(lǐng)域的有關(guān)基本概念。壓縮感知(CS)理論建立在信號稀疏表示理論的基礎(chǔ)上，是一種充分利用信號可壓縮性或稀疏性的全新信號獲取及處理理論。但無論是壓縮感知理論還是稀疏表示理論或是信號重構(gòu)都仍有許多問題有待進(jìn)一步研究。
　　本文圍繞壓縮感知理論展開深入研究，重點研究了圖像信號稀疏分解方法和圖像信號重建方法，并取得了一定的研究成果。
　　本文的主要工作和研究成果如下：
　　1.詳細(xì)介

2、紹壓縮感知理論框架的三個方面內(nèi)容，即信號的稀疏分解、觀測矩陣的設(shè)計和信號的重構(gòu)。
　　2.提出一種基于分叉樹的稀疏分解算法。該算法從已構(gòu)造好的原子庫入手，首先根據(jù)其原子庫自身結(jié)構(gòu)特點對其進(jìn)行逐層樹狀結(jié)構(gòu)劃分，然后，在每次分解過程中都利用該樹狀結(jié)構(gòu)，有目的、有導(dǎo)向性地指引信號的分解方向。原子庫的樹狀層次結(jié)構(gòu)一旦形成可用于適合該類字典的任意信號的分解，因此這種劃分只需一次完成就可以一勞永逸地加快信號分解速度，極大降低了分解過程中的計算