压缩感知_基于TV的去噪去模糊 以及GPSR方法的介绍.
基于压缩感知的多媒体视频图像去噪方法研究
压缩感知的重要步骤是同时压缩和取样，直接测量图像 大小，利用稀疏转换处理大部分的噪声，并通过重构算法对 L 维噪声进行重建处理，从而完成图像的迅速恢复和噪声的 进一步处理 [3]。将混杂噪声的视频图像 A 进行稀疏转换，获 得转换后的稀疏系数值。需要注意的是，实际应用中，为了 简单表达一个图像信号，普遍情况下会将图像信号转换到一 个全新的图像转换域或地址框架下。但是，当非零因素的个 数远远超过初始信号的个数时，需要将这些非零系数统称为 初始信号的稀疏表达 [4]，重建已经失真的图像初始信号值， 从而大大提高图像的压缩效率，进一步减少处理费用。
关键词：压缩感知；多媒体视频；图像去噪；清晰度 中图分类号：TP391.41；TP212.9 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2019）04-174-02
Research on Denoising Method of Multimedia Video Image Based on Compression Perception
Key words: compression perception; multimedia video; image de-noising; definition
０ 引言
图像是人们获得多媒体信息数据和传递信息的重要媒体 手段之一 [1]。因此，图像处理技术迅速发展。视频图像去噪 是图像处理技术的一个重要技术分支。事实上，现实生活中 拍摄到的视频图像因阳光、风雪、雨水、温度和光照等因素 的影响，不可避免产生一些噪声，不利于人们识别、观看、 匹配以及处理图像。对视频监控系统而言，视频图像去噪处 理具备重要意义和作用 [2]。常规的图像去噪方法已经无法满 足时代发展的需求，为此提出了基于压缩感知的多媒体视频 图像去噪方法。
压缩感知算法
压缩感知算法压缩感知算法是一种在信号处理领域的新兴算法，它可以有效地挖掘信号的重要细节，进而可以用来进行相关的推断和应用。
有许多种交互式的压缩感知算法及其相关的应用，主要用于从大量的数据中提取有用的信息，它们非常适用于大数据分析中的特征提取和模式识别领域。
压缩感知算法是一种基于数学和统计技术的机器学习算法，它利用通过某种变换将一组原始信号转换为另一种满足一定约束条件的信号，以实现对原始信号的压缩和处理。
它的目的是使提取的信息尽可能的准确，在保证了信息完整性的条件下，尽可能的减少信号的复杂性，以便于进行快速的处理和分析。
压缩感知算法主要由三个组成部分组成：稀疏分析器、稀疏表示器和字典学习算法。
稀疏分析器用来识别稀疏信号，即找出来重要特征，从而实现对原始信号的特征提取和模式识别；稀疏表示器负责将稀疏信号映射到一组固定的基础空间，以实现信号的压缩处理；字典学习算法则通过学习支持用户指定的字典变换来提取稀疏信号的特征。
当原始信号经过处理后，压缩感知算法可以返回一组表示原始信号特征的有效信息，即使在信号压缩失真的情况下也可以获取较精确的信息。
因此，压缩感知算法在信号处理中得到了广泛的应用，比如语音识别、视觉处理、机器学习、图片识别等领域都使用到了它。
最近，很多研究人员也利用压缩感知算法在健康监测领域取得了优异的成果，比如研究团队利用压缩感知算法对心电信号进行压缩处理，以便于快速检测心脏疾病。
同时，很多医疗机构也利用该算法建立了一些自动化的健康监测系统，利用它们能够迅速发现病人的健康状况。
总之，压缩感知算法在信号处理、大数据分析和健康监测等领域都发挥了重要的作用，从而改变了传统方法处理信号的方式，为我们提供了更为敏捷的信号处理技术。
另外，压缩感知算法的应用可以节省大量的研究时间和空间，在提高研究正确性的同时，还可以提高实验效率，为我们提供更多的研究机会。
压缩感知_基于TV的去噪去模糊 以及GPSR方法的介绍.
F
L( f ) x y
F
F
T L max M 0 M0 x
F
TV与OMP重构对比
采样率 方法 时间(s) 峰值信噪比
60% 50% 30%
OMP
TV
OMP
TV
OMP
TV
7.8489 27.6108 5.8305 25.2130 2.9458 19.9112
28.4592 43.7244 26.7119 40.6278 12.2554 34.4614
15
10
0.04 0.02
5
0 0
50 100 150 200 Number of non-zero components
250
0 0
50 100 150 200 Number of non-zero components
250
注：信号长度为4096，测量次数为1024； 运行10次，计算平均值。
2
L 1 x arg min{ x ( x f ( xk 1 ) 则可通过解 k k 1 2 L xC
TV ( x)} 获得重构图像。
F
？
问题一：求 f 问题二：求 L( f )
T f ( x) M 0 ( M 0 x y)
f ( x) f ( y)
x 1
(k ) 的数作为 ，并置 z ( k 1) ( z ( k ) ( k )F ( z ( k ) ))；
Step 4 判断 ：若满足收敛条件，则停止，并以 z ( k 1)为最终近似解； 否则令k=k+1返回Step2.
GPSR-BB
基于共轭梯度的除偏法
使用梯度投影法得到的解向量为 最优解向量 。 ，则可以得到最终的
压缩感知技术在高清视频编码中的应用
压缩感知技术在高清视频编码中的应用随着数码技术的发展，高清视频的需求越来越高。
高清视频的传输、存储和处理需要大量的计算资源与存储容量，同时也增加了编码和解码的复杂度。
压缩感知技术在高清视频编码中的应用，可以有效减少存储和处理的成本，同时提供高质量的视频效果。
一、压缩感知技术简介压缩感知技术是一种新兴的信号处理技术，通过尽可能少的采样点来重建原信号，从而达到了压缩的效果。
与传统的压缩编码技术相比，压缩感知技术可以有效地减少存储空间和处理资源的需求，同时能够保证高质量的重建效果。
这些优点使得压缩感知技术在高清视频编码中得到广泛的应用。
二、压缩感知技术在高清视频编码中的应用1. 针对高清视频的大小和复杂性，传统的视频压缩算法往往无法满足高清视频的编码需求，会导致视频的失真。
而压缩感知技术通过对视频的采样、压缩和重建，可以实现非常高效的压缩率，从而大幅度减少存储和传输的成本。
2. 压缩感知技术可以有效的降低视频编码和解码的计算复杂度，同时可以提供更好的视频质量。
目前，大多数视频压缩标准都采用了压缩感知技术，例如H.264和HEVC。
3. 相比于传统的视频编码技术，压缩感知技术可以克服环境噪声等干扰因素对图像质量的影响，所以具有更强的鲁棒性。
这使得压缩感知技术在视频监控和视频传输等传统应用领域中得到广泛的应用。
4. 压缩感知技术还可以在移动设备上应用，可以大大减少高清视频播放所需的计算和存储资源，同时保证高质量的视频效果，为用户提供更加良好的观影体验。
三、结论压缩感知技术在高清视频编码中的应用，可以大幅度减少存储、传输和处理成本，同时保证高质量的视频效果。
当前，压缩感知技术已经成为高清视频编码的主流技术，对于高清视频的传输、存储和处理有着重大的影响。
我们相信，随着技术的不断发展，压缩感知技术的应用范围还会不断扩大，为高清视频的发展带来更多的机遇和挑战。
基于压缩感知的磁共振成像降噪处理方法
复杂流程。就传统 k 空间降噪对比而言，k 空间降噪可实时调
节参数，快速去除噪声信息，重建质量良好的图像。
设定原始图像为 q，高斯噪声为 i，由傅里叶变换 Q 的线性
性质，即：
Q(q + i) = Q(q) + Q(i)
(6)
收稿日期：2019-08-17 基金项目：课题来源：陕西省教育厅 2017 年专项科学研究计划，项目名称：一种用于降低磁共振成像设备噪声的隔音装置的研究(课
在采样时，次数有限且时间需要加以控制，因此二者无法 准确描述出图像精确化信息，由此就会出现噪声，其经常出现 在相位编码方向，在高对比度层面成像时，会构成依次交替出 现的亮暗不同地带。在磁共振检查过程中，人体自身生成运 动，即血液流动、心脏跳动、头部检查引发眼睛运动等，都会在 图像中生成噪声，即图像十分模糊，在相位编码方向上出现大 量平行条形带，以此导致磁共振成像质量严重下降。磁共振成 像检查中的噪声会引发大量问题，即图像质量变差，影响图像 分析准确性，影响疾病部位具体诊断，误诊等等。
关键词：压缩感知；磁共振成像；降噪处理
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044(2019)34-0188-02
开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
1 磁共振图像噪声产生及其原因分析
不同于其他影像技术，磁共振成像产生的噪声最多，而噪声 实际上就是在磁共振仪器扫描、处理物体信息时，受各种要素影 响，使得最终成像产生了影响判断的信息，其会导致图像变形、 模糊、缺失等，进而降低图像质量。磁共振成像产生噪声的原因 各式各样，即扫描序列设计、成像参数与过程繁杂。而噪声原因 不同，其模式与表征也大不相同。MRI 出现伪影的原因主要是： 处理图像噪声、设备硬件噪声、外部环境噪声、操作噪声等等。 在磁共振成像过程中，图像频率超出预设范围，其中超出频率会 和范围以内频率发生重叠现象，以此生成所谓的噪声。
一种基于压缩感知的斑点噪声去除算法
一种基于压缩感知的斑点噪声去除算法周若飞;王钢【期刊名称】《无线电通信技术》【年(卷),期】2017(43)2【摘要】Due to the bad channel environment and poor image sampling equipment,images are often contaminated by noise in the process of collection,transmission and processing.Speckle noise,which is difficult and complex to eliminate,is one of the common noise appearing in image processing.Considering that traditional denoising methods do not work satisfactorily in speckle noise reduction,a speckle denoising method based on compressed sensing is proposed,which combines the CS theory and DIP(Digital Image Processing).The first step is to set up the speckle noise model,then the denoising model is established according to the CS theory and the corresponding optimization problem is raised.This problem is divided into three parts:the sparse representation stage,the dictionary updating stage and the image restoration stage.A modifiedOMP(Orthogonal Matching Pursuit) method and an improved K-SVD method are used to solve these problems and get the denoised image.At last,simulations are conducted to compare the CS method and traditional methods.It is shown that the CS-based speckle denoising method performs well in PSNR and can significantly enhance the visual quality of the image.%针对现有斑点噪声去除算法去噪效果不明显、噪声残留度高等问题,将压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论结合到图像处理中,提出一种基于压缩感知的斑点噪声去除算法.提出了斑点噪声模型,利用CS理论建立去噪模型并归纳其优化问题.将问题的解决方案分为3个步骤:稀疏表示、更新字典与图像重构.利用改善的正交匹配追踪算法(OMP)与奇异值分解算法(K-SVD),获得去噪后的重建图像.最后与现有的常用去噪算法进行性能仿真对比实验,在视觉感受与峰值信噪比(PSNR)2项评价指标上,均表明该算法具有较好的斑点噪声去除效果.【总页数】5页(P25-28,37)【作者】周若飞;王钢【作者单位】哈尔滨工业大学通信技术研究所,黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工业大学通信技术研究所,黑龙江哈尔滨 150001【正文语种】中文【中图分类】TN919.81【相关文献】1.基于多尺度非线性扩散的超声图像斑点噪声去除算法 [J], 张琼;沈民奋;方若宇2.一种基于新型KPCA算法的视频压缩感知算法 [J], 钱阳;李雷3.基于压缩感知的一种改进射电图像重建算法 [J], 潘润宁4.一种基于1bit压缩感知的毫米波信道估计算法 [J], 李心安;余开文5.一种基于小波分析的SAR图像斑点噪声滤波算法 [J], 卜方玲;徐新因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《基于压缩感知超宽带噪声SAR成像》范文
《基于压缩感知超宽带噪声SAR成像》篇一一、引言随着现代雷达技术的发展，合成孔径雷达（SAR）技术因其高分辨率成像能力在军事和民用领域得到了广泛应用。
然而，传统的SAR成像方法在面对超宽带噪声环境时，常常面临信号处理难度大、成像质量差等问题。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于压缩感知的超宽带噪声SAR成像方法，以提高成像质量和处理效率。
二、压缩感知理论压缩感知（Compressed Sensing）是一种信号处理技术，它能够在远低于传统采样定理要求的采样率下，通过优化算法对信号进行重构。
该技术主要依赖于信号的稀疏性或可压缩性，以及测量矩阵与稀疏基的不相关性。
在SAR成像中，压缩感知可以用于提高信号的采样效率和重构质量。
三、超宽带噪声SAR成像挑战超宽带噪声环境下，SAR成像面临的主要挑战包括信号强度波动大、噪声干扰严重、信号处理难度高等问题。
传统的SAR成像方法在处理这些挑战时，往往无法保证成像质量和处理效率。
因此，需要一种新的成像方法来应对这些挑战。
四、基于压缩感知的超宽带噪声SAR成像方法为了解决超宽带噪声环境下SAR成像的问题，本文提出了一种基于压缩感知的超宽带噪声SAR成像方法。
该方法首先通过优化测量矩阵和稀疏基，将SAR回波信号进行压缩采样。
然后，利用压缩感知重构算法对采样数据进行重构，得到高质量的SAR图像。
该方法可以在远低于传统采样率的条件下，实现高质量的SAR成像。
五、实验结果与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，基于压缩感知的超宽带噪声SAR成像方法可以在超宽带噪声环境下实现高质量的SAR成像。
与传统的SAR成像方法相比，该方法具有更高的信号处理效率和更低的计算复杂度。
此外，该方法还可以有效地抑制超宽带噪声的干扰，提高图像的信噪比。
六、结论本文提出了一种基于压缩感知的超宽带噪声SAR成像方法。
该方法通过优化测量矩阵和稀疏基，实现了远低于传统采样率的条件下高质量的SAR成像。
压缩感知在图像去噪中的应用研究
压缩感知在图像去噪中的应用研究摘要：随着数字图像的广泛应用，图像质量的提升成为研究的热点之一。
图像去噪是其中的一个重要环节。
近年来，压缩感知技术在图像去噪中得到广泛应用。
本文通过对压缩感知在图像去噪中的应用研究进行综述，探讨了其原理、方法和优势，并分析了存在的问题及解决方案。
关键词：压缩感知、图像去噪、原理、方法、优势、问题、解决方案一、引言随着图像获取设备的普及及图像传输技术的飞速发展，我们每天都会面对大量的数字图像。
然而，这些图像中常常受到噪声的污染，影响了图像质量。
图像去噪是提高图像质量的重要手段之一，因此引起了广泛的研究兴趣。
二、压缩感知技术原理压缩感知是一种新兴的信号处理技术，它通过对信号进行采样和重构，能够在较少的采样点数下实现高质量的信号重构。
压缩感知的核心思想是利用信号的稀疏性，通过稀疏表示和重建算法来实现信号的高效压缩和重构。
三、压缩感知在图像去噪中的方法压缩感知在图像去噪中的方法主要包括以下几个步骤：首先，对含有噪声的图像进行稀疏表示，通常使用离散余弦变换或小波变换等方法；然后，利用压缩感知算法对稀疏表示的系数进行采样，得到采样数据；最后，通过重建算法对采样数据进行重构，得到去噪后的图像。
四、压缩感知在图像去噪中的优势相比传统的图像去噪方法，压缩感知在图像去噪中具有以下优势：首先，由于采样点数较少，可以大大减少数据传输和存储的开销；其次，通过稀疏表示和重建算法，能够更好地保留图像的细节信息；此外，压缩感知还能够有效抑制噪声的传播，提高图像去噪的效果。
五、存在的问题及解决方案尽管压缩感知在图像去噪中具有诸多优势，但仍然存在一些问题，如重构误差较大、计算复杂度较高等。
针对这些问题，研究人员提出了一系列解决方案，如改进重构算法、优化采样策略等。
六、结论本文综述了压缩感知在图像去噪中的应用研究，探讨了其原理、方法和优势，并分析了存在的问题及解决方案。
压缩感知技术在图像去噪中具有广阔的应用前景，相信通过进一步的研究和改进，将能够更好地提高图像质量，满。
基于压缩感知的无人机图像组合去噪方法
基于压缩感知的无人机图像组合去噪方法沈晨;张旻【摘要】针对无人机图像中存在的多种类型噪声干扰的情况,提出了一种基于压缩感知的无人机图像混合去噪方法.利用移动窗口平滑处理含噪图像中脉冲噪声,并去除该类噪声对图像稀疏性的破坏;对粗去噪图像进行稀疏表示,利用高斯观测矩阵对其测量,通过正交匹配追踪算法重构得到去噪后图像.实验结果表明,该算法改善了基于压缩感知图像去噪方法对含有脉冲噪声去噪效果差的问题,提高了去噪图像的峰值信噪比和视觉效果.%Aiming at the multiple types of noise jamming in unmanned aerial vehicles (UAV) images,a hybrid image denoising method based on compression sensing is proposed. Firstly,the moving window is used to smooth the impulse noise in the noisy image,and the sparseness of the image is removed. Then,the initial denoising image is sparsely expressed and measured by Gaussian observation matrix,then reconstructed by orthogonal matching pursuit algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm improves the denoising effect of Impulse noise and improves the PSNR of the denoised image and the visual effect.【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2018(043)006【总页数】6页(P11-15,20)【关键词】压缩感知;平滑处理;稀疏表示;正交匹配追踪算法【作者】沈晨;张旻【作者单位】国防科技大学电子对抗学院,合肥 230037;安徽省电子制约技术重点实验室,合肥 230037;国防科技大学电子对抗学院,合肥 230037;安徽省电子制约技术重点实验室,合肥 230037【正文语种】中文【中图分类】TP7510 引言无人机因具有体型小巧，侦察方式灵活，无需考虑飞行员安全问题，可进入危险区域（如危险物搜救、交通管理、灾难救援、军事行动等）进行工作等优良特性在军事上具有广泛应用［1］，但图像在采集、传输过程中不可避免地存在着各种干扰，从而使图像的质量受到影响，不利于图像的分析和研究。
开题报告 压缩感知
开题报告压缩感知开题报告：压缩感知引言：随着科技的不断进步和人们对高清图像、视频等数据的需求增加，传统的数据传输和存储方式已经无法满足需求。
为了解决这一问题，压缩感知技术应运而生。
本文将介绍压缩感知的概念、原理及其在图像和视频传输领域的应用。
一、压缩感知的概念压缩感知是一种新兴的信号处理技术，其核心思想是通过对信号进行采样和重构，以实现数据的高效压缩和恢复。
与传统的压缩方式不同，压缩感知不需要对信号进行完整采样，而是通过选择性地获取信号的重要信息来实现压缩。
二、压缩感知的原理压缩感知的原理基于两个关键观察：信号的稀疏性和测量矩阵。
信号的稀疏性指的是信号在某个基下的表示具有较少的非零系数，即信号在某个基下的表示可以用较少的系数表示。
测量矩阵是一种随机矩阵，用于将信号映射到低维空间。
通过对信号进行测量，可以获取信号的重要信息，从而实现对信号的压缩。
三、压缩感知在图像传输中的应用压缩感知在图像传输领域具有广泛的应用。
传统的图像压缩算法如JPEG、PNG等需要对图像进行完整采样，并且需要较大的存储空间。
而压缩感知技术可以通过对图像进行稀疏表示和测量，大大减小了数据量。
此外，压缩感知还可以实现图像的快速传输和高质量重构，为图像传输提供了更加高效的解决方案。
四、压缩感知在视频传输中的应用压缩感知在视频传输中也具有重要的应用价值。
传统的视频压缩算法如H.264、HEVC等需要对视频的每一帧进行完整采样，并且需要较大的存储空间。
而压缩感知技术可以通过对视频进行稀疏表示和测量，大大减小了数据量。
此外，压缩感知还可以实现视频的实时传输和高质量重构，为视频传输提供了更加高效的解决方案。
五、压缩感知的挑战和未来发展尽管压缩感知技术在图像和视频传输领域取得了显著的成果，但仍然存在一些挑战。
首先，压缩感知需要设计合适的测量矩阵，以提高信号重构的准确性。
其次，压缩感知需要高效的算法和硬件实现，以实现实时传输和重构。
未来，压缩感知技术还可以与其他技术如人工智能、机器学习等相结合，进一步提高压缩感知的性能和应用范围。
一种基于压缩感知的视频目标跟踪方法[发明专利]
![一种基于压缩感知的视频目标跟踪方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/31aa633a33d4b14e8424680e.png)
专利名称：一种基于压缩感知的视频目标跟踪方法专利类型：发明专利
发明人：赵天云,毕瑞星,郭雷
申请号：CN201410660331.8
申请日：20141118
公开号：CN104392467A
公开日：
20150304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于压缩感知的视频目标跟踪方法，首先采用压缩感知理论生成稀疏投影矩阵，对采样得到的正负样本进行稀疏投影降维，创建贝叶斯分类器；当下一帧图像到来时，在上一帧得到的目标位置周围进行采样，使用分类器分类得到最大可能的目标位置，更新目标位置，更新分类器参数。
本发明方法能够有效克服因目标特征变化引起的跟踪不稳定问题，使用压缩感知理论将高维信息压缩至低维，有效降低计算复杂度，缩短跟踪时间。
申请人：西北工业大学
地址：710072 陕西省西安市友谊西路127号
国籍：CN
代理机构：西北工业大学专利中心
代理人：王鲜凯
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基于压缩感知和TV准则约束的地震资料去噪
基于压缩感知和TV准则约束的地震资料去噪刘伟;曹思远;崔震【期刊名称】《石油物探》【年(卷),期】2015(054)002【摘要】考虑到传统曲波变换阈值法难以获得理想的去噪效果,提出一种基于压缩感知和全变差(Total Variation,TV)准则约束的曲波变换地震资料去噪方法.该方法将传统的去噪问题转化成TV准则约束下的最优化问题,通过求取最优解重构原始信号,从而实现对地震资料的去噪处理.理论模型数据测试结果表明,该方法在地震资料去噪过程中可以有效压制同相轴边缘附近产生的不光滑畸变,相比传统的曲波变换阈值法能够获得更好的去噪效果;与F-X反褶积相比,该方法不仅能够有效压制地震资料中的随机噪声,提高地震资料的信噪比,而且能够较好地保护有效信号.某工区实际地震资料去噪结果进一步验证了上述方法的有效性.【总页数】8页(P180-187)【作者】刘伟;曹思远;崔震【作者单位】中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京昌平102249;中国石油大学CNPC物探重点实验室,北京昌平102249;中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京昌平102249;中国石油大学CNPC物探重点实验室,北京昌平102249;中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室,北京昌平102249;中国石油大学CNPC物探重点实验室,北京昌平102249【正文语种】中文【中图分类】P631【相关文献】1.基于总变分(TV)正则化约束的微地震井下速度模型校正 [J], 蒋星达;张伟;王仔轩;李光;陈晓非2.基于Seislet域分数阶阈值去噪算法的地震资料去噪 [J], 张入化; 黄建平; 国运东; 雍鹏; 刘定进3.基于Seislet-TV双正则化约束的地震随机噪声压制方法 [J], 张鹏; 刘洋; 刘鑫明; 刘财; 张亮4.基于压缩感知的OMP算法在地震资料中的去噪效果分析 [J], 贺月; 周健; 陈力鑫; 黄劲; 王丽红5.基于时空约束压缩感知的地震数据重建 [J], 石敏;朱震东;路昊;朱登明;周军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于压缩感知的全变分图像去噪算法
一种基于压缩感知的全变分图像去噪算法刘泽鹏;陈媛媛【期刊名称】《测试技术学报》【年(卷),期】2018(032)004【摘要】针对传统图像去噪方法的不足,提出了一种基于压缩感知的全变分正则化图像去噪算法,利用基于压缩感知算法中的TVAL3 算法对含噪图像进行图像重构和噪声去除.通过对比该算法与 OMP (Orthog-onal matching pursuit,OMP)与 SP (Subspace pursuit,SP)算法的峰值信噪比和重构时间,发现在采样率为0.4 和0.8 时,该算法的峰值信噪比提高都在 3 dB以上,时间方面也有明显提升;随着采样率的提升,算法所需的迭代次数越来越少;采样率为0.4 时,所需的迭代次数为78 次,但采样率在0.8 时,迭代次数减少到57 次,所需时间越来越短.实验结果表明,该算法的重构效果明显优于其它压缩感知重建算法,能够很好地进行图像重构和噪声去除.【总页数】6页(P323-328)【作者】刘泽鹏;陈媛媛【作者单位】中北大学光电信息与仪器工程工程研究中心,山西太原 030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原 030051;中北大学光电信息与仪器工程工程研究中心,山西太原 030051;中北大学信息与通信工程学院,山西太原 030051【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种基于压缩感知全变差算法的图像去噪方法 [J], 赵彦孟;宋建新2.Alpha稳态噪声下基于Meridian范数的全变分图像去噪算法 [J], 杨真真;杨震;李雷;金正猛3.一种基于压缩感知的改进全变分图像去噪模型 [J], 王俊;杨成龙4.基于改进的全变分图像去噪算法研究 [J], 谈晶圩;杨敏5.一种基于压缩感知的改进全变分图像去噪方法 [J], 徐立军;杨秋翔;雷海卫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于压缩感知全变差算法的图像去噪方法
一种基于压缩感知全变差算法的图像去噪方法
赵彦孟;宋建新
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2014(38)5
【摘要】压缩感知技术突破了奈奎斯特准则的局限性,在图像处理方面有着广泛的应用.提出一种改进的基于压缩感知的图像去噪方法.该方法中,对混有噪声的图像首先进行稀疏变换,然后对变换后的部分系数采用测量矩阵进行测量,最后通过全变差(Tv)重建算法进行图像重建.仿真结果证实全变差重建算法在图像去噪中优于其他压缩感知重建算法,可以有效地去除图像中混有的噪声,实现图像的良好去噪.
【总页数】5页(P5-8,12)
【作者】赵彦孟;宋建新
【作者单位】南京邮电大学图像处理与图像通信实验室,江苏南京 210003;南京邮电大学图像处理与图像通信实验室,江苏南京 210003
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.一种基于压缩感知的图像去噪方法 [J], 邹建成;樊立
2.一种基于图割的全变差图像去噪算法 [J], 吴亚东;孙世新;张红英;韩永国;陈波
3.一种基于Contourlets变换和全变差的图像去噪方法 [J], 沈维燕;韦志辉;段秋枫
4.一种基于全变差正则化与小波包变换的图像去噪算法 [J], 左平;王洋;申延成
5.一种基于压缩感知的改进全变分图像去噪方法 [J], 徐立军;杨秋翔;雷海卫
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压缩感知的天文图像去噪算法
压缩感知的天文图像去噪算法张杰;朱奕;史小平【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2017(049)010【摘要】针对压缩感知迭代收缩阈值算法在图像处理中存在收敛速度慢和去噪性能差的缺陷,提出了一种改进的高性能迭代收缩阈值天文图像去噪重建算法.首先,使用经典最速下降法中的BB线性搜索步长算子加快迭代收缩阈值算法的收敛速度;其次,为了进一步提高重构天文图像的质量,在传统VisuShrink收缩阈值的基础上,提出一种下降VisuShrink收缩阈值对图像信息进行筛选;由于阈值去噪方法在迭代重建的过程中会导致重建的图像中出现伪吉布斯效应,最后采用循环平移的方法在每次迭代过程中对获取的重建图像进行调整.多次的试验结果表明,与传统的压缩感知迭代收缩阈值算法相比,所提出的算法不仅能够获得较优的去噪性能和较快的收敛速度,同时可以有效地保护天文图像的特征和纹理等细节信息.此外,当选取的压缩采样比较低时,本算法也可以获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量,进一步验证了本算法在天文图像去噪中的有效性.%In the deep space exploration, astronomical image acquisition, transmission and processing have always been the focus of research. To solve problems of slow convergence speed, poor denoising performance in compressed sensing iterative shrinkage-thresholding algorithm for image processing, an improved iterative shrinkage-thresholding astronomical image denoising and reconstruction algorithm with high performance is proposed. Firstly, the BB linear search stepsize of the classical steepest descent algorithm is used to acceleratethe convergence speed of iterative shrinkage-thresholdingalgorithm;secondly, to further improve the reconstructed astronomical image quality, based on the classical VisuShrink shrinkage-threshold, a decreasing VisuShrink shrinkage-threshold is proposed to select the image information; since the pseudo-gibbs effect caused by threshold denoising method will appear in the process of image reconstruction, the cycle spinning method is finally employed to adjust the reconstructed image in each iteration. Multiple experimental results show that, compared with the traditional compressed sensing iterative shrinkage-thresholding algorithm, the algorithm proposed can not only obtain better denoising performance and faster convergence speed, but also effectively protect the astronomical image detail information, such as feature and texture. In addition, when compression sampling ratio is lower, the algorithm proposed also can obtain relatively higher peak signal to noise ratio and visual quality, proving the effectiveness of the algorithm proposed for astronomical image denoising.【总页数】6页(P78-82,89)【作者】张杰;朱奕;史小平【作者单位】哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨150080;哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨150080;哈尔滨工业大学控制与仿真中心,哈尔滨150080【正文语种】中文【中图分类】TN911.73【相关文献】1.一种基于压缩感知的全变分图像去噪算法 [J], 刘泽鹏;陈媛媛2.结合压缩感知和曲波的天文图像去噪 [J], 张杰;史小平3.一种基于压缩感知全变差算法的图像去噪方法 [J], 赵彦孟;宋建新4.压缩感知的高分辨率天文图像去噪 [J], 张杰;罗超;史小平;刘晓坤5.面向输电线路的压缩感知图像去噪方法 [J], 王娟;姜玉菡;陈泽昊;武明虎;丁畅;曾春艳;袁旭亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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基于TV的图像重构 重构方法GPSR
去噪
去噪问题的核心就是求解公式： 目标函数1
由于TV范数不光滑，作者引入了对偶法来解决该优化问题。 先定义了以下算子 ： 1.
2.
3.
4.
若
，则
文章以定理的形式给出了最优化问题的解： 若 的解为 是以下优化问题的解，则目标函数1在TV=TVI时 ，其中，
注：上述OMP方法中，以小波基作为稀疏
基，测量矩阵为高斯随机矩阵，将图像按列 逐步处理；TV采用快速傅里叶变换技术实现 测量，非线性共轭梯度法实现重构。
视觉效果对比
利用TV恢复的图像明显 优于用OMP恢复的图像
重构方法GPSR
压缩感知中重构问题就是求解公式：
令
则有，
，其中
，
，
上式可化为标准BCQP:
xC
L x bk 1 2
2 F
2 x
TV
}
与之前去噪公式相比， 因此，可将去模糊问题看做是一系列迭代去噪问题，而bk即为 含噪图像。
GPB算法
图像重构
基于TV的图像重构目标就是求解最优化问题：
其中，
根据梯度算法，迭代公式为： 同时，
分析讨论
图像复原：
图像重构：
令f(x)= 1 2 M 0 x y 2 , g ( x) TV ( x) 2
j 1
因此 则，目标函数1变为：
观察可知里面最小化问题的解为： 将上面的x代回到刚才的公式，则
( p , q )
min { P C (b L( p, q)) (b L( p, q)
2 F
b L( p, q) F }
2
故，若
是上面优化问题的解，则目标函数1的解为：
2
L 1 x arg min{ x ( x f ( xk 1 ) 则可通过解 k k 1 2 L xC
TV ( x)} 获得重构图像。
F
？
问题一：求 f 问题二：求 L( f )
T f ( x) M 0 ( M 0 x y)
f ( x) f ( y)
x 1
根据ISTA方法需要求解式子：
L 1 xk PL ( xk 1 ) arg min{ x ( xk 1 f ( xk 1 )) 2 L xC
令 bk 1 xk 1 f ( xk 1 ) ，则
1 L
2
2 x
F
TV
}
PL ( xk 1 ) arg min{
两种TV范数
各项同性：
各项异性：
根据公式
可将TV范数改写为： 其中， T ( x, p, q )
[ p
i 1 j 1 m 1 i 1
m 1 n 1
i, j
( xi , j xi 1, j ) qi , j ( xi , j xi , j 1 )]
n 1
pi ,n ( xi ,n xi 1,n ) qm, j ( xm, j xm, j 1 )
除偏后 重构误差减小
y=R*x+n Min solu ，并置 z ( k 1) ( z ( k ) ( k )F ( z ( k ) ))；
Step 4 判断 ：若满足收敛条件，则停止，并以 z ( k 1)为最终近似解； 否则令k=k+1返回Step2.
GPSR-BB
基于共轭梯度的除偏法
使用梯度投影法得到的解向量为 最优解向量 。 ，则可以得到最终的
F
L( f ) x y
F
F
T L max M 0 M0 x
F
TV与OMP重构对比
采样率 方法 时间(s) 峰值信噪比
60% 50% 30%
OMP
TV
OMP
TV
OMP
TV
7.8489 27.6108 5.8305 25.2130 2.9458 19.9112
28.4592 43.7244 26.7119 40.6278 12.2554 34.4614
其中，
GPSR-Basic
GPSR-Basic
1 Step 1 初始化：设置参数 z (0) , (0,1), (0, ),置k=0; 2 ( g ( k ) )T g k Step 2 计算：根据公式0 ( k ) T k 计算 0 ，并使用 mid (min , 0 , max )
梯度的方法进行除偏处理，目标函数为
使用目标函数当次迭代结果与其初始化计算结果的比值作为迭代停止 条件，迭代停止阈值用
基于CG除偏法步骤
Original (n = 4096, number of nonzeros = 160) 1 0 -1 0 1 0 -1 0 1 0 -1 0 0.5 0 -0.5 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 500 1000 1500 2000 2500 3000 Minimum norm solution (MSE = 0.02893) 3500 4000 500 1000 1500 2000 2500 3000 Debiased (MSE = 5.235e-005) 3500 4000 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 GPSR reconstruction (k = 1024, tau = 0.0438, MSE = 0.00255)
( g ) Bg
替换 0 ；
2 Step 3 线性搜索：从序列 0 , 0 , 0 ,... 中选择第一个满足公式
F (( z ( k ) ( k )F ( z ( k ) )) ) F ( z ( k ) ) F ( z ( k ) )T ( z ( k ) ( z ( k ) ( k )F ( z ( k ) )) )
用梯度投影法即可求解该问题
xk PC ( xk 1
1 f ( xk 1 )) L( f )
GP算法
xk PC ( xk 1 1 f ( xk 1 )) L( f )
xk PC ( xk 1
1 f ( xk 1 )) L( f )
FGP算法
去模糊
去噪问题的核心就是求解问题：