基于小波變換的圖像壓縮感知方法研究.pdf

1、圖像壓縮技術(shù)雖然歷經(jīng)了60多年，涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn)，其中最為成功的是基于小波理論的JPEG。但是，傳統(tǒng)的圖像壓縮算法都是在遵循奈奎斯特定理的前提下展開(kāi)研究，制約了圖像壓縮算法的發(fā)展。壓縮感知是近年來(lái)新興的信號(hào)處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)理論，突破了奈奎斯特定理的限制，只要信號(hào)是稀疏的或者是可壓縮的，就可以在低速采樣的同時(shí)達(dá)到數(shù)據(jù)壓縮。壓縮感知與生俱來(lái)的算法簡(jiǎn)單和魯棒性使得壓縮感知很適合用來(lái)數(shù)據(jù)壓縮。本文主要對(duì)基于小波變換的圖像壓縮感知展開(kāi)研

2、究，主要的工作如下：
　　(1)介紹小波變換和壓縮感知理論，接著以圖像壓縮技術(shù)的發(fā)展為線索介紹傳統(tǒng)的基于小波變換的圖像壓縮技術(shù)并總結(jié)這類(lèi)算法存在的問(wèn)題，最后對(duì)現(xiàn)有的圖像壓縮感知進(jìn)行整理分類(lèi)。
　　(2)為了減少圖像壓縮感知算法所需存儲(chǔ)和降低計(jì)算復(fù)雜度，提出了基于高頻小波系數(shù)聯(lián)合重構(gòu)的圖像壓縮感知。該算法在多尺度壓縮感知基礎(chǔ)上，提出進(jìn)一步將小波變換的三個(gè)方向高頻系數(shù)分開(kāi)采用壓縮感知采樣壓縮。另外，提出在重構(gòu)時(shí)通過(guò)三層貝葉斯理論

3、將三個(gè)方向高頻系數(shù)的相關(guān)性利用到重構(gòu)算法中。通過(guò)實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的圖像壓縮感知方法，不僅降低了算法所需存儲(chǔ)和計(jì)算復(fù)雜度，而且大大提高了圖像的重構(gòu)質(zhì)量。
　　(3)針對(duì)較大圖像采用壓縮感知所需存儲(chǔ)仍然較大、計(jì)算仍然較復(fù)雜的問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于小波包分解分塊的圖像壓縮感知方法。該算法采用了一種與傳統(tǒng)圖像分塊截然不同的分塊方法-基于小波包分解的分塊方法。除此之外，通過(guò)分析三個(gè)方向高頻系數(shù)攜帶的信息特點(diǎn)，提出了新的采樣數(shù)量分配方法。通過(guò)