噪声密度不敏感的随机采样椒盐噪声滤波算法

中值滤波系列算法在处理被不同密度椒盐噪声污染的细节图像和平坦图像时,降噪性能不一致。本文借鉴开关中值滤波和压缩感知的思想,提出了随机采样滤波算法去除椒盐噪声。算法以噪声检测为基础,将被椒盐噪声污染的图像分为疑似噪声像素和信号像素,随机采样仅对信号像素采样。然后,利用正交匹配追踪算法重构出被污染前的图像,替代了中值滤波对噪声像素的估计。由于随机采样滤波基于压缩感知理论,对稀疏信号的重构具有最少测量次数的条件,因此随机采样点的数量具有一定的浮动空间,表现为对噪声密度不敏感。以被不同噪声密度污染图像的纹理、平坦局部区域进行验证,实验表明,当噪声密度在一定范围内变化时,算法可以实现对噪声密度不敏感。在高密度噪声污染的情况下,相较于中值滤波系列算法,随机采样滤波算法具有更好的细节保留能力和滤波能力。对标准测试图像进行了全局滤波,不同噪声密度具有一致的滤波效果,与自适应滤波算法相比,随机采样滤波算法在处理包含密集边缘特征的区域时更具备优势。      

基于二进制序列族的压缩感知测量矩阵构造

构造确定性测量矩阵对压缩感知理论的推广与应用具有重要的意义。该文源于代数编码理论,提出一种基于二进制序列族的确定性测量矩阵构造算法。相关性是描述矩阵性质的重要准则,减小相关性可使重建性能提高。该文推导出所构造测量矩阵的相关性小于同条件下的高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵。理论分析和仿真实验表明,该方式构造的测量矩阵的重建性能优于同条件下的高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵;所构造矩阵可由线性反馈移位寄存器结构实现,易于硬件实现,有利于压缩感知理论的实用化。