基于mca图像表示的压缩传感图像处理

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3、magerepresentation学位类别：理学硕士作者姓名：郭振龙学科专业：计算机科学与技术研究方向：图像处理与智能算法指导教师：叶坤涛副教授2016年05月31日学位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研巧成果。据我所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不一包含己获得江西理工大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研巧所做的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示谢意。一申请学位论文与资料若有不实之处，本人承

4、担切相关责任。：谷年ｒ月研究生签名；？祕时间如／含日Ｉ每学位论文版权使用授权书：本人完全了解江西理工大学关于收集、保存、使用学位论文的规定即学校有权保存按要求提入有关数据库进行检交的学位论文印刷本和电子版本，学校有权将学位论文的全部或者部分内容编索、汇；，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存编Ｗ供查阅和借阅学校有权按有关規定向国家，有关部ｎ或者机构送交论文的复印件和电子版。本人允许本学位论文被查阅和借阅同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适

5、用本授权书学位论文作者签名（手写）：（手写导师签名：签字曰期：＞《年Ｊ月曰签字曰期日／江西理工大学硕士学位论文摘要摘要传统的信息处理过程中，Nyquist采样定理要求采样速率至少是信号带宽两倍。随着信息数据量的增大，这一条件对传统信号获取过程带来了极大的压力。2004年，D．Donoho、E．Candes等提出的压缩传感理论打破了Nyquist采样定理的采样要求，在多种领域得到广泛应用。本文就该理论在图像领域的应用开展了如下研究工作：（1）在详细分析基于压缩传感的图像处理技术的基础上，采用Curvelet基稀疏表示图像，结合快速迭代收

6、缩阈值算法（FastIterativeShrinkage-ThresholdingAlgorithm，FIST），提出了Curvelet-FIST算法，并且利用改进的测量矩阵（伪星形采样矩阵）将Curvelet-FIST应用到图像超分辨率重建。结果显示Curvelet-FIST对不同信息（光滑、纹理等）图像的超分辨率重建的效果，比传统插值及Wavelet-FIST算法均有提高。（2）根据图像的形态成分学原理，一幅完整图像包含很多不同的结构成分，用单一稀疏基函数稀疏表示难免会有误差。利用不同稀疏函数对图像不同成分表示的符合程度，选取合适的稀疏函数，对

7、图像进行形态成分分析（MorphologicalComponentAnalysis，MCA），将图像表示成多个不同稀疏函数的组合。在此基础上，融合压缩传感技术，提出了基于MCA图像表示的压缩传感图像处理方法，并应用到图像的修复及超分辨率重建中，相比于单个稀疏基稀疏表示的情况，重建效果都有提高。本文在MCA方法的基础上实现了压缩传感。一方面，采用MCA方法来表示图像，可以更精确的重构出图像的不同成分，另一方面，因为采用了压缩传感，和原始的MCA方法相比，需要存储和处理的图像数据量相对更小。关键词：压缩传感；MCA；图像超分辨率；图像修复；快速迭代阈值

8、IAbstractAbstractTraditionally,informationprocessingmustmeetN