基于壓縮感知的圖像稀疏表示方法.pdf

1、本文系統(tǒng)地介紹了壓縮感知這一信號處理技術中新興領域的有關基本概念。壓縮感知(CS)理論建立在信號稀疏表示理論的基礎上，是一種充分利用信號可壓縮性或稀疏性的全新信號獲取及處理理論。但無論是壓縮感知理論還是稀疏表示理論或是信號重構都仍有許多問題有待進一步研究。
　　本文圍繞壓縮感知理論展開深入研究，重點研究了圖像信號稀疏分解方法和圖像信號重建方法，并取得了一定的研究成果。
　　本文的主要工作和研究成果如下：
　　1.詳細介

2、紹壓縮感知理論框架的三個方面內容，即信號的稀疏分解、觀測矩陣的設計和信號的重構。
　　2.提出一種基于分叉樹的稀疏分解算法。該算法從已構造好的原子庫入手，首先根據其原子庫自身結構特點對其進行逐層樹狀結構劃分，然后，在每次分解過程中都利用該樹狀結構，有目的、有導向性地指引信號的分解方向。原子庫的樹狀層次結構一旦形成可用于適合該類字典的任意信號的分解，因此這種劃分只需一次完成就可以一勞永逸地加快信號分解速度，極大降低了分解過程中的計算