基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法

根据高光谱图像的特点,提出一种基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法。根据高光谱图像序列的相邻图像之间具有很强的相关性,在迭代硬阈值重构算法中建立谱间去相关模型,除去重构图像观测数据中谱间相关的观测数据,去相关后的图像的观测数据更加稀疏,重构性能更高。实验结果表明,在相同观测数目下,本算法与迭代硬阈值重构算法相比,有效提高了图像的重构质量。     

分布式压缩感知联合重构算法

分布式压缩感知是用尽可能少线性测量值来表示一个联合稀疏信号。分布式压缩感知联合重构算法是以信号集中的某个信号为边信息,根据信号集中信号之间的相关关系来重构信号的算法。为了解决已有重构算法的复杂性以及减少重构算法所需的测量值数,提出了两种新的分布式压缩感知联合重构算法。对提出的两种新算法在信号和图像处理上进行了实验,验证了其可行性与先进性。结果表示,这两种联合重建算法在获取相同的图像质量时需要测量值更少。     

压缩感知中一种改进的迭代硬阈值算法

研究了压缩感知理论中一种改进的迭代硬阈值稀疏信号重构算法。针对现有IHT算法类最优秀的BIHT算法中回溯操作无法保证稀疏信号重构误差递减的问题,对稀疏重构误差及其差值进行了简单介绍和分析,提出了一种能够保证重构误差随迭代进行单调减小的重构算法,在每次迭代的回溯操作中选择能够保证重构误差逐渐减小的原子,并将其指标与估计支撑集合并,最后基于最小二乘法进行伪逆运算获取稀疏信号估计。对高斯稀疏信号和0-1稀疏信号进行了仿真,证明了优于IHT、NIHT以及BIHT算法的稀疏信号重构性能。     

语音压缩感知硬阈值梯度追踪重构算法

本文基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,采用压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论对其进行压缩采样和重构。CS中的梯度追踪(Gradient Pursuit, GP)算法因计算量小,迭代硬阈值(Iterative Hard Threshold, IHT)算法因实现简单,被广泛用来重构信号。针对压缩感知理论中的GP算法的支撑集在每次迭代时仅增加一个元素,以及该算法每步迭代时仅经过一次沿负梯度方向搜索求得的解可能不是最优解的问题,本文提出了语音重构的硬阈值梯度追踪(Hard Threshold Gradient Pursuit, HTGP)算法。该算法利用IHT算法的思想选择原子更新支撑集,每步迭代时支撑集中含有K个元素,而且HTGP算法每步迭代时经过k次沿负梯度方向搜索得到最优解来代替使用计算量巨大的最小二乘来求解。实验结果表明,压缩比相同的情况下,HTGP算法具有更快速的收敛性和更高的信噪比。      

基于支撑集保护的回环匹配算法

针对部分压缩感知贪婪迭代类重构算法中误删正确支撑集元素的缺点,提出了一种基于支撑集保护的回环匹配算法（LM-P）。该算法依据最小残差内积初始化非受保护支撑集元素,然后依据观测向量在非受保护支撑集对应观测子矩阵上的投影,选择对应投影绝对值最大的元素添加到受保护支撑集,迭代获得受保护支撑集,从而重构原始信号。实验结果表明,对于非零值服从正态分布且稀疏度小于观测值一半数目的稀疏信号,LM-P算法的重构准确率超过86%;对于低信噪比稀疏信号,该算法的重构准确率能够维持在99%以上;与OMP、CoSaMP、SP和GPA算法相比,LM-P精确重构所需观测值数更少;此外,LM-P算法在二维图像信号的重构中也有较好性能。     

迭代预测正交匹配追踪算法

正交匹配追踪系列算法中,每次迭代在原子库中选择和残差匹配的多个原子是主流的改进方向,但对多原子的选择标准却鲜有深入研究,一般是选择原子库中与残差相关系数中最大的K个原子,或者选择所有大于某一阈值的原子。本文以正交匹配追踪算法为原型,运用统计学方法,研究了相邻两次迭代中与残差相关系数最大的原子之间的关系,得出了其相关系数具有区间性的结论,这对一次迭代选择多个原子具有指导意义。该结论可以支撑对下一步迭代中的原子进行高概率预测。基于此,本文提出了迭代预测正交匹配追踪算法,实验结果表明,相对于其他匹配追踪算法,其在保证重构精度未降低的情况下,耗时有较大幅度降低。      

语音重构的DCT域加速Landweber迭代硬阈值算法

重构信号的最基本理论依据是该信号在某个变换域是稀疏的或近似稀疏的。基于语音信号在DCT域的近似稀疏性,可以采用压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论对其进行重构。压缩感知理论中的迭代硬阈值(Iterative hard thresholding, IHT)算法以其较好的性能被广泛用来重构信号,但其收敛速度比较慢,如何提高收敛速度,一直是迭代硬阈值算法研究的重点之一。针对压缩感知理论中的IHT算法收敛速度相当慢的问题,提出了语音重构的DCT域加速Landweber迭代硬阈值(Accelerated Landweber iterative hard thresholding, ALIHT)算法。该算法对原始语音信号做DCT变换,然后在DCT域将每一步Landweber迭代分解为矩阵计算和求解两步,通过修改其中的矩阵计算部分实现Landweber迭代加速,最后通过迭代硬阈值对信号做阈值处理。实验结果表明,加速Landweber迭代硬阈值算法加快了收敛速度、减少了计算量。      

基于DCS的无线传感器网络数据压缩算法研究

针对无线传感器网络节点能量有限的特点,基于网络节点间感知数据在空间上具有相关性,提出一种适用于无线传感器网络的基于边信息的分布式压缩感知算法。该算法在簇头接收的多个信号中,选择其中一个信号作为边信息,来优化其他信号的压缩以及解压过程,使得其他信号能够得到最大程度的压缩。仿真结果表明,该算法能够有效地压缩信号,并且能减少整个网络的能量消耗。     

基于块A*正交匹配追踪的多传感器数据联合重构算法

针对A*正交匹配追踪(A*OMP)算法计算复杂高,且不能利用信号的结构稀疏性这一缺陷,该文提出了块A*OMP算法并将其用于解决分布式压缩感知中的信号联合重构问题。该算法用原子块取代单个原子作为搜索树中的节点,在计算路径代价时用搜索树中所有路径的最大长度取代信号的稀疏度。然后在块A*OMP算法的基础上,选择与残差矩阵投影误差最小的原子块作为新的节点,得到了一种用于解决MMV(Multiple Measurement Vector, MMV)问题的块A*OMP算法,并利用该算法对相邻区域内的多个传感器所测的温度信号进行了联合重构。实验结果表明,该算法的重构性能优于MMV正交匹配追踪(OMPMMV)算法。     

基于小波域滤波的迭代硬阈值压缩感知重构

图像压缩感知迭代重构算法主要采用迭代阈值法解决信号的重构问题,但是迭代阈值法仅仅利用变换系数进行阈值处理,并未考虑系数的邻域统计特性,导致重构性能不高。提出一种基于小波域滤波的迭代硬阈值迭代算法,利用小波域系数的邻域统计特性修订迭代硬阈值重构算法的代价函数,进行两步迭代收缩,并在迭代中用小波域滤波除去其中的重构噪声。实验结果表明,在相同的观测数据下,相比已有的经典算法,新算法的重构图像质量较高,并且可以获得快速的重构速度。     

A Generalized Hard Thresholding Pursuit Algorithm

Compressed sensing ensures the accurate reconstruction of sparse signals from far fewer samples than required in the classical Shannon–Nyquist theorem. In this paper, a generalized hard thresholding pursuit (GHTP) algorithm is presented that can recover unknown vectors without the sparsity level information. We also analyze the convergence of the proposed algorithm. Numerical experiments are given for synthetic and real-world data to illustrate the validity and the good performance of the proposed algorithm.     

基于噪声分离和小波阈值自适应图像去噪算法

针对VisuShrink小波阈值滤波算法的不足和混合噪声的情况,提出了一种基于噪声分离和尺度的自适应混合图像去噪算法.算法首先通过极值检测分离脉冲噪声和高斯噪声,然后分别对脉冲噪声应用多窗口中值滤波及高斯噪声应用基于尺度的小波阈值滤波完成去噪.实验表明,该混合滤波算法能有效去除图像中的脉冲噪声和高斯噪声,并较好地保存了...     

图像阈值分割算法及对比研究

图像阈值分割技术广泛应用于计算机视觉和模式识别等研究领域。通过对五种典型的阈值分割算法,包括最大类间方差法、最大熵法、最小交叉熵法、最大相关法和灰度熵法进行算法仿真,并针对不同信噪比图像的分割结果进行了客观评价,得出不同分割方法所适用的分割对象。同时设计了图像阈值分割系统,便于进行不同分割算法的对比分析。     

基于小波树模型的改进SP算法

针对传统的子空间追踪算法(SP)只利用了信号在某个字典下是稀疏的或者可压缩的这个简单的先验知识,没有将信号的内在模型考虑进去,因此重构效率较低的问题。根据一般信号的小波树系数的特点,提出了一种基于小波树模型的改进子空间追踪算法。由于引入了信号的小波树内在模型,使得改进后算法中得到的最佳K项小波树结构稀疏逼近比子空间追踪算法中的最佳K项稀疏逼近更加接近于原信号,实验仿真证明基于小波树模型的SP算法的重构性更好。     

基于模糊集的图像阈值分割算法研究

图像阈值分割是提取目标区域的重要技术之一,大多数方法都依赖于直方图,从统计角度逐个考察灰度以选择合适阈值.但是仅靠获得的一幅分割图像不能进行比较,自然不能认为就是满意的分割结果.针对这一问题,文章基于模糊数学理论提出了一种选择水平因子和带宽的方法,定义了一个新的隶属函数以选择分割阈值.水平因子不同时能得到不同的分割结果,根据不同目的在这些结果中可以选择合适的分割图像.最后采用几幅不同的图像进行实验,结果表明该方法可行有效,并且对于模糊图像,算法也能获得满意的结果.