基于邊緣檢測的壓縮傳感重構(gòu)算法研究.pdf

1、近年來,以稀疏信號表示和處理為基礎發(fā)展而來的壓縮傳感理論受到高度關注和應用。壓縮傳感理論充分利用信號的稀疏性或可壓縮性,將數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)的壓縮合二為一,實現(xiàn)了在采樣的同時進行壓縮的目的。該理論首先采集信號的非自適應線性投影值來保持信號的原始結(jié)構(gòu),然后通過求解一個最優(yōu)化問題從投影值中重構(gòu)出原始信號。發(fā)展至今,壓縮傳感理論仍有許多問題值得研究,其中設計高效的信號恢復算法成為應用壓縮傳感理論急需解決的關鍵問題。
　　 本文深入分析了壓

2、縮傳感的基本理論,圍繞壓縮傳感理論的重構(gòu)算法展開了研究和討論。分析了基于TVL1-L2模型的快速RecPF算法,給出了算法描述、收斂條件、性能分析以及仿真實驗結(jié)果。立足于RecPF算法的模型,將圖像邊緣信息應運于重構(gòu)算法中,采用壓縮傳感重構(gòu)算法與邊緣檢測算法相互利用交替迭代優(yōu)化的方法,提出邊緣壓縮傳感算法?；诘螜z測理論,給出了算法的理論證明。同時針對邊緣壓縮傳感算法二維重構(gòu)實現(xiàn)過程中的耗時過長問題對其提出改進方案,改進的算法是將

3、原來固定不變的代價參數(shù)值隨迭代次數(shù)增加而增大,即在進行下一次迭代之前,代價參數(shù)將呈某一固定的倍數(shù)而增大。
　　 本文利用MATLAB仿真軟件進行了大量的仿真實驗,以重構(gòu)相對誤差和收斂速度為性能指標,將提出的算法與已有的快速重構(gòu)算法進行比較。實驗表明在相同的條件下基于邊緣檢測的壓縮傳感算法的主觀重構(gòu)效果要優(yōu)于現(xiàn)有的同類算法,并且改進的邊緣壓縮傳感算法不僅提高了重構(gòu)精度,而且具有更快的收斂速度,同時仿真實驗結(jié)果表明,本論文提出的邊緣