基于小波变换的分块压缩感知算法

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利用压缩感知理论实现了对二维图像的精确重构,但此方法是对整幅图像进行重构,花费时间长,观测矩阵所需的存储空间大。为了解决这个矛盾,根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与小波变换相结合,提出一种基于小波变换的分块压缩感知算法。每一个图像块经小波变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测。重构时采用正交匹配追踪算法(OMP)对高频系数进行恢复。实验结果表明,文中算法与不分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值有2~4 d B的提高,重构时间明显减少。与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构质量明显提高。
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