硕士论文-基于压缩传感的匹配追踪重建算法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文基于压缩传感的匹配追踪重建算法研究申请学位级别：硕士专业：人机交互工程中文摘要摘要：压缩传感是针对稀疏或可压缩信号，在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论，这使其在信号处理领域有着突出的优点和广阔的应用前景。该领域目前仍有许多问题值得研究。重建算法是其中关键的一部分，它对于压缩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。本文对压缩传感理论以及现有的重建算法进行了系统的学习之后，围绕其中的匹配追踪系列算法展丌研究，主要完成工作如下：给出了OMP的一种改进方案。OMP算法本身耗时过长速度过慢，本文的改进方

2、案将图像进行分块后再处理，从而大大降低了OMP算法每次迭代的矩阵规模。实验结果表明，该方案在不明显降低重建效果的同时提高了运算速度。提出了一种基于行列均衡图像重建的增强方案。现有的许多重建算法均将图像作为一个矩阵，对其按列处理，割裂了列与列之间的相关性。本方案将图像按列处理后再按行处理，然后取均衡值来减弱这种影响。实验结果表明，对于不同算法、不同采样率，该方案均有不错的表现，重建结果更加接近于原图像信号。提出了变步长自适应匹配追踪(VssAMP)算法。该算法结合了SAMP方法自适应的思想和STOMP方法分阶段的思想，针对SAMP固定步长所带来的精度

3、不够以及过度估计问题，设计了可变步长及双重阈值来控制重建精度，在信号稀疏度未知的前提下，即可对信号进行精确重建。实验结果表明，在相同条件下该算法的主客观重建效果均优于现有同类算法。关键词：压缩传感；稀疏表示；匹配追踪；重建算法分类号：TN911．7j￡塞銮适态堂亟±堂僮诠塞△垦墨!壁△g!ABSTRACTABS’I。RACT：Compressivesensing(CS)isanovelsignalsamplingtheoryundertheconditionthatthesignalissparseorcompressible．Ithastheab

4、ilityofcompressingasignalisoneofthekeyinduringtheprocessofsampling．Reconstructionalgorithmpartscompressivesensing，anditisofgreatsignificancetoaccuratelyreconstructasignalandoftheexistingreconstructionverifythesamplingaccuracy．Inthispaper,propertiesalgorithmsarefirstlyanalyzed．

5、Basedonthat，themaincontributionsofthispaperalesummarizedasfollows．AnimprovementschemeforOMPalgorithmisgiven．ToincreasetheconvergencespeedofOMPalgorithm，theimagetobeprocessedisdividedintosomeblocks．nenewschemecouldsignificantlyimprovethecomputationefficiencyalthohghitmayreducet

6、hereconstructionaccuracy,whichishardlynoticeable．，Anovelenhancementschemeforimagereconstructionispresentedbasedonallideaofbalance．Inmanyexistedimageprocessingorreconstructionalgorithms，imagesarealwaysprocessedinacolumn-wisemanner,whichignoresthecorrelationbetweencolumns．Inthis

7、paper,theimagesaleprocessedbothincolumn-wiseandrow—wisemannersandthefinalresultsareobtainedbyusingabalancescheme．Theexperimentalresultsshowthatfordifferentimagesandsamplingrate，itcouldgetbetterperformance．Andthenanewadaptivematchingpursuit(VssAMP)algorithmispresentedbyintroduc

8、inganideaofvariablestepsize．Theproposedalgorithmcouldcontrolt