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《西安电子科技大学》 2012年
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压缩感知图像重建算法研究

王尚礼  
【摘要】:压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建。该理论在信号的获取方式上突破了传统的奈奎斯特采样定理的限制,革命性地实现了对数据获取的同时进行适当地压缩,成功克服了采样数据量巨大,采样时间以及数据存储和传输等物理资源浪费严重的问题。该理论包含三个关键点:稀疏表示,观测采样和信号重建。信号重建是其中关键的一部分,它对于观测采样后信号的精确重建以及采样过程中的准确性验证均有着重要的意义。 信号重建的关键是如何从采样得到的低维数据中精确地恢复出原始的高维数据。本文是通过压缩感知理论以及国内外现有的重建算法进行了系统的学习之后,围绕它们展开深入研究,主要完成工作如下: (1)压缩感知能大大减少重建所需要的采样值,将其用于MR图像重建可极大的缩短扫描时间,减少病人在扫描期间所要承受的痛苦,本文结合TV优化和小波域双变量阈值滤波方法,在凸集投影的原理下,提出一种迭代投影的重建算法,并对多幅图像进行仿真,实验结果表明本文提出的算法重建效果比现有算法有明显的提升。 (2)在分块压缩感知BCS-SPL算法的基础上,结合结构化随机观测矩阵,迭代重建时加入TV优化的思想,提出了一种分块观测的图像重建算法。该算法能有效避免分块压缩感知BCS-SPL重建过程中产生的块效应,从而图像重建结果在质量和视觉效果上有较好的提高。 (3)原有的图像处理算法中,将图像进行某种变换,如离散余弦变换、小波变换等,利用图像在变换域系数表现出一些分布特征进行处理,本文根据图像在傅里叶域的数据分布特征进行观测采样,并选择合适的重建算法,实验表明,重建结果有一定提高。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 刘彦甲;视觉注意模型及其在SAR图像中的应用研究[D];西安电子科技大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期
2 岑翼刚;陈晓方;岑丽辉;陈世明;;基于单层小波变换的压缩感知图像处理[J];通信学报;2010年S1期
3 刘丹华;石光明;周佳社;;一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法[J];西安电子科技大学学报;2008年02期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 龚静;陈向东;时子青;;基于CS和神经网络的传感器网络模式识别研究[J];传感器与微系统;2011年12期
2 焦鹏飞;李亮;赵骥;;压缩感知在医学图像重建中的最新进展[J];CT理论与应用研究;2012年01期
3 黄添强;苏立超;;基于自适应小波基和Smoothed-l_0的压缩感知图像重构算法[J];江苏技术师范学院学报;2011年10期
4 王超;梁大鹏;;压缩感知测量方法的机密性[J];电讯技术;2010年11期
5 吴凌华;张小川;;压缩感知的发展与应用[J];电讯技术;2011年01期
6 陈鹏;徐烽;;卫星认知无线通信中频谱感知算法比较[J];电讯技术;2011年09期
7 陈鹏;徐烽;邱乐德;王宇;;卫星稀疏信道中频谱空穴的新型检测算法[J];电讯技术;2012年01期
8 彭岁阳;卢大威;张军;胡卫东;沈振康;;一种对随机频率步进信号的散射中心提取方法[J];电波科学学报;2010年02期
9 李松;朱丰;刘昌云;冯有前;张群;;基于压缩感知的弹道导弹微多普勒提取方法[J];电波科学学报;2011年05期
10 朱丰;张群;顾福飞;孙凤莲;李开明;;合成孔径雷达运动目标谱图二维压缩与重构方法[J];电波科学学报;2012年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 高建虎;陈杰;张履谦;;基于压缩感知和EMD的SAR海洋内波探测方法[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅱ[C];2011年
2 王安娜;周小星;孙红英;杨鸿武;;基于压缩感知过程的语音增强新算法[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)[C];2011年
3 高畅;李海峰;马琳;;基于压缩感知理论的语音信号压缩与重构方法[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)[C];2011年
4 周小星;王安娜;孙红英;杨鸿武;;基于压缩感知过程的语音增强[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(二)[C];2011年
5 梁瑞宇;奚吉;张学武;;压缩感知理论在语音信号处理中的应用[A];2010’中国西部声学学术交流会论文集[C];2010年
6 陈守宁;郑宝玉;吉晓东;;WMSN中基于压缩感知的VSQI压缩反馈[A];2010年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2010年
7 王绍青;王鹏;;未来无线认知传感器监测网络的设计与应用[A];频谱管理与监测系统建设研讨会论文集[C];2011年
8 郑仕链;何斌;杨伟程;;认知无线电宽带频谱感知试验研究[A];浙江省信号处理学会2011学术年会论文集[C];2011年
9 范晋祥;杨建宇;;军用红外成像探测跟踪技术发展趋势与新技术研究进展[A];第十届全国光电技术学术交流会论文集[C];2012年
10 赵翠;周遥;毛鑫萍;马永阳;;基于线性预测的自适应语音压缩感知[A];浙江省信号处理学会2012学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 彭富强;多尺度线调频基稀疏信号分解及其在齿轮箱故障诊断中的应用[D];湖南大学;2010年
2 杨瑞明;基于压缩采样的比幅测向方法研究[D];电子科技大学;2010年
3 刘吉英;压缩感知理论及在成像中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
4 周小平;高速移动MIMO OFDM系统快衰落信道估计方法[D];上海大学;2011年
5 吴敏;基于稀疏表示模型的EEG信号棘波自动检测技术与应用系统研究[D];南京理工大学;2010年
6 邓海松;基于稀疏先验的计算机试验元建模方法研究[D];南京理工大学;2011年
7 杨成;压缩采样中匹配追踪约束等距性分析及其应用[D];复旦大学;2011年
8 王悦;认知无线电宽带频谱感知技术研究[D];北京邮电大学;2011年
9 唐亮;压缩感知及其在超宽带无线传感器网络中的应用研究[D];北京邮电大学;2011年
10 石磊;压缩感知在超宽带信道估计中的应用研究[D];北京邮电大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 邢云;基于压缩感知理论的人脸识别方法研究[D];大连理工大学;2010年
2 单进;基于压缩感知的鲁棒性说话人识别[D];苏州大学;2010年
3 王晓;压缩感知在无线通信网络数据采集中的应用研究[D];浙江大学;2011年
4 黄莹;室外移动机器人导航信息压缩算法研究[D];东北电力大学;2011年
5 焦东立;基于压缩感知的盲信号处理技术研究[D];电子科技大学;2011年
6 王超;抗混叠Contourlet滤波器组的设计分析及其在MRI图像压缩感知重构中的应用[D];西安电子科技大学;2011年
7 刘宇鑫;压缩感知在图像信息隐藏中的应用研究[D];北方工业大学;2011年
8 李国峰;基于生物医学信号的体域网低功耗设计与研究[D];吉林大学;2011年
9 赵志鹏;基于小波域维纳滤波器的压缩感知理论及应用[D];北京交通大学;2011年
10 李浩;用于压缩感知的确定性测量矩阵研究[D];北京交通大学;2011年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 孔俊;王佳男;谷文祥;殷明浩;;基于区域的自动种子区域生长法的彩色图像分割算法[J];东北师大学报(自然科学版);2008年04期
2 喻玲娟;谢晓春;;压缩感知理论简介[J];电视技术;2008年12期
3 周伟达,张莉,焦李成;线性规划支撑矢量机[J];电子学报;2001年11期
4 田媚;罗四维;廖灵芝;;基于what和where信息的目标检测方法[J];电子学报;2007年11期
5 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期
6 金坚;谷源涛;梅顺良;;压缩采样技术及其应用[J];电子与信息学报;2010年02期
7 范伟;;基于区域生长的彩色图像分割算法[J];计算机工程;2010年13期
8 周旭;保铮;;SAR目标特性分析技术[J];计算机工程与科学;2008年07期
9 孙凌;王硕;李清霞;;一种基于自适应域值混合差分的目标检测方法[J];计算机应用与软件;2009年10期
10 陈方昕;;基于区域生长法的图像分割技术[J];科技信息(科学教研);2008年15期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 张鹏;图像信息处理中的选择性注意机制研究[D];国防科学技术大学;2004年
2 单列;视觉注意机制的若干关键技术及应用研究[D];中国科学技术大学;2008年
3 陈嘉威;视觉注意计算模型的研究及其应用[D];厦门大学;2009年
4 田明辉;视觉注意机制建模及其应用研究[D];中国科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 李崇飞;基于视觉注意的显著区域检测算法研究[D];国防科学技术大学;2011年
2 訾方;视觉注意机制及其在红外图像处理中的应用研究[D];西北工业大学;2005年
3 吴田富;视觉选择性注意机制计算模型及其在物体识别中的应用[D];合肥工业大学;2005年
4 吴照宪;合成孔径雷达成像技术研究[D];中国科学院研究生院(电子学研究所);2007年
5 陈礼;视觉注意模型的研究及其在ROI图像压缩上的应用[D];重庆大学;2008年
6 谢春兰;视觉注意模型及其在目标检测中的应用研究[D];重庆大学;2009年
7 高锦;基于SVM的图像分类[D];西北大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 焦李成,谭山;图像的多尺度几何分析:回顾和展望[J];电子学报;2003年S1期
2 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期
3 赵瑞珍;王飞;罗阿理;张彦霞;;基于稀疏表示的谱线自动提取方法[J];光谱学与光谱分析;2009年07期
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6 张春梅;尹忠科;肖明霞;;基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解[J];科学通报;2006年06期
7 刘丹华;石光明;周佳社;;一种冗余字典下的信号稀疏分解新方法[J];西安电子科技大学学报;2008年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 陈志强,曾凯,张丽,邢宇翔;三维锥束扫描CT成像图像重建新进展[J];CT理论与应用研究;2004年04期
2 石英杰;杨鼎才;;基于WNN的电阻层析成像图像重建算法的研究[J];电子测量技术;2007年05期
3 高彦丽;章勇高;邵富群;徐青;;电容层析成像技术中图像重建算法的发展及研究[J];传感器与微系统;2007年10期
4 侯卫东,张卫民,莫玉龙;电阻抗成像中有限元法的算法实现[J];上海大学学报(自然科学版);2000年04期
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6 李飞;潘晋孝;;基于多目标优化的有限角度图像重建算法及实现[J];CT理论与应用研究;2010年01期
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1 董秀珍;秦明新;汤孟兴;尤富生;付峰;史学涛;刘锐岗;;生物电阻抗断层成像技术的研究[A];面向21世纪的科技进步与社会经济发展(下册)[C];1999年
2 刘丰林;张平;先武;;工业CT理论与实践[A];西南地区第七次无损检测学术交流会论文集[C];2000年
3 杨剑;周诠;李映;赵荣椿;;一种改进的基于MAP的超分辨率图像重建算法[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
4 蔡欣华;黄世奇;;超分辨率图像重建及其应用[A];国家安全地球物理丛书(四)——地球物理环境探测和目标信息获取与处理[C];2008年
5 蒋阳;鲜晓东;甘平;;基于DSP的CT图像重建研究及其实现[A];第十一届全国信号处理学术年会(CCSP-2003)论文集[C];2003年
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9 何敏;许晓彦;;EMT逆问题与图像重建算法研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
10 许晓彦;何敏;;基于逆问题的图像重建研究[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
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1 高文;广州自主研发动物活体成像系统[N];中国医药报;2009年
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2 杨宏成;基于压缩传感理论的锥束CT断层图像重建算法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2014年
3 乔志伟;高速高精度解析式图像重建算法研究[D];北京交通大学;2011年
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8 闫润生;CFD和电容层析成像技术及其在下行床的应用[D];中国科学院研究生院(工程热物理研究所);2006年
9 武娇;基于Bayesian学习和结构先验模型的压缩感知图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
10 高欣;新型迭代图像重建算法的理论研究和实现[D];浙江大学;2004年
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1 何泳成;电学层析成像图像重建算法研究及软件系统设计[D];天津大学;2010年
2 周光磊;电阻抗成像技术图像重建算法研究[D];天津大学;2010年
3 刘传美;电容层析成像图像重建算法研究及敏感场仿真分析[D];北方工业大学;2010年
4 李大成;关于图像重建算法的研究[D];宁波大学;2011年
5 王尚礼;压缩感知图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2012年
6 李莉;日像仪图像重建算法研究[D];西安电子科技大学;2013年
7 张爱民;热中子数字成像的光路耦合模拟与图像重建算法研究[D];重庆大学;2012年
8 刘延东;卡尔曼滤波在电磁层析成像图像重建算法中的应用[D];辽宁大学;2013年
9 曹帅;电容层析成像系统图像重建算法的研究[D];哈尔滨理工大学;2012年
10 高宝庆;基于迭代法的电容层析成像图像重建算法[D];哈尔滨理工大学;2010年
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