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基于CS的稀疏度变步长自适应压缩采样匹配追踪算法 认领
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作者 雷丽婷 李刚 +1 位作者 蒋常升 梁壮 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期260-264,共5页
通过对压缩感知(CS)理论进行研究和分析,在传统的重构算法的基础上,提出稀疏度变步长自适应压缩采样匹配追踪算法(CSVssAMP)。采用压缩采样和可变步长自适应变换的思想,解决了稀疏性未知信号的重构问题,有效地提高了数据的重构效率。相... 通过对压缩感知(CS)理论进行研究和分析,在传统的重构算法的基础上,提出稀疏度变步长自适应压缩采样匹配追踪算法(CSVssAMP)。采用压缩采样和可变步长自适应变换的思想,解决了稀疏性未知信号的重构问题,有效地提高了数据的重构效率。相比传统的重构算法,该算法不需要预先已知稀疏度,并且每次迭代选择多个原子可以更精准地恢复低噪声信号。采用自适应变步长替换固定步长,提高了重构速率和目标精度。仿真结果表明,与现有重构算法相比,该算法的重构效果更好。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 压缩采样 自适应 变步长 匹配追踪
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基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法 认领
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作者 闫盛楠 刘洺辛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期466-472,共7页
针对认知无线电(cognitive radio,CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程... 针对认知无线电(cognitive radio,CR)宽带频谱检测过程中存在的采样压力大、数据传输量大、信道衰落严重等问题,提出了一种基于支撑集融合的分布式协作压缩频谱检测方法。在该方法中,本地信号重构过程和频谱稀疏支撑集的分布式融合过程反复交替进行,将本地重构过程中获得的稀疏支撑集信息进行分布式融合,又将融合结果作为先验信息指导本地信号再次重构,多次重复以实现信号重构与频谱检测。仿真结果表明,所提出方法的频谱检测性能可接近集中式的压缩检测方法,而该方法的迭代重构过程复杂度低,具有计算开销少的优势。 展开更多
关键词 认知无线电 宽带频谱检测 协作频谱检测 压缩感知
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基于l1-l2范数极小化的稀疏信号重建条件 认领
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作者 周珺 黄尉 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2020年第1期137-140,共4页
压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号。文章建立了基于极小化l1-l2范数的稀疏信号精确重构... 压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可以从小规模的线性、非自适应的测量中通过求解非线性优化问题重构原信号。文章建立了基于极小化l1-l2范数的稀疏信号精确重构的充分条件,并给出了有噪声情形下的误差分析结果。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) l1-l2极小化 稀疏信号 稀疏恢复 限制等距性质(RIP)
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认知无线电中实现自适应压缩频谱感知 认领
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作者 罗沅 党娇娇 +1 位作者 宋祖勋 王保平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期15-22,共8页
在实际生活中频谱通常是稀疏的,将压缩感知(compressed sensing,CS)技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而,实践中稀疏度通常是未知的,因此需要选择较大的测量数目,导致算法的感知性能下降。为解决这一问题,提出一种自适应压缩频... 在实际生活中频谱通常是稀疏的,将压缩感知(compressed sensing,CS)技术运用到宽带频谱感知中具有很大优势。然而,实践中稀疏度通常是未知的,因此需要选择较大的测量数目,导致算法的感知性能下降。为解决这一问题,提出一种自适应压缩频谱感知方法,通过分析压缩测量的二阶导数与稀疏度之间的关系对稀疏度进行粗估计。在粗估计的基础上,逐步增加测量数并对训练子集与测试子集进行迭代计算,当满足停止准则时得到稀疏度的精确估计。仿真结果表明,所提方法在性能上优于现有的其他传统CS方法,对降低复杂度、减少存储空间等方面具有重要意义。此外还验证了所提方法在噪声环境中的有效性。 展开更多
关键词 认知无线电 压缩感知 宽带频谱感知 稀疏度估计
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文章速递基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建 认领
5
作者 赵辉 杨晓军 +2 位作者 张静 孙超 张天骐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2773-2780,共8页
针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,... 针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。 展开更多
关键词 图像重建 压缩感知 非局部自相似 全变分
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基于频域稀疏压缩感知的星载SAR稀疏重航过3维成像 认领
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作者 田鹤 于海锋 +5 位作者 朱宇 刘磊 张润宁 袁莉 李道京 周凯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2021-2028,共8页
星载合成孔径雷达(SAR)稀疏重航过3维成像技术通过交轨向的多次飞行观测,获得观测场景的第3维分辨。该文给出了单颗卫星SAR稀疏重航过轨道分布,为有效缩短重访时间,同时给出了编队双星SAR轨道分布,对应的交轨向等效孔径长度为20 km。提... 星载合成孔径雷达(SAR)稀疏重航过3维成像技术通过交轨向的多次飞行观测,获得观测场景的第3维分辨。该文给出了单颗卫星SAR稀疏重航过轨道分布,为有效缩短重访时间,同时给出了编队双星SAR轨道分布,对应的交轨向等效孔径长度为20 km。提出了一种基于干涉处理和频域压缩感知(CS)的稀疏3维成像方法,利用稀疏重航过中的部分回波形成参考3维复图像,对待重建SAR 3维图像信号进行干涉处理,使信号在频域具备稀疏性。在大轨道分布范围下,建立频域距离向-交轨向线性测量矩阵,利用CS理论联合求解稀疏表征下的图像频谱,避免交轨向和距离向的回波信号耦合。将求解所得频谱逆变换至空间域,可得到观测场景的3维图像重建结果。仿真结果表明,该文方法在稀疏采样率74.4%条件下,仍可获得与满采样成像性能相当的结果,验证了干涉处理频域稀疏方法在星载SAR 3维成像中的有效性。 展开更多
关键词 星载SAR 稀疏重航过 编队卫星 压缩感知 干涉处理
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基于改进稀疏度自适应匹配算法的免授权非正交多址接入上行传输多用户检测 认领
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作者 王茜竹 方冬 吴广富 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2216-2222,共7页
免授权非正交多址接入技术(NOMA)结合多用户检测技术(MUD),能够满足大规模机器通信(mMTC)场景中的大连接量、低信令开销和低时延传输等需求。在基于压缩感知(CS)的MUD算法中,活跃用户数往往作为已知信息,而实际通信系统中很难准确估计... 免授权非正交多址接入技术(NOMA)结合多用户检测技术(MUD),能够满足大规模机器通信(mMTC)场景中的大连接量、低信令开销和低时延传输等需求。在基于压缩感知(CS)的MUD算法中,活跃用户数往往作为已知信息,而实际通信系统中很难准确估计。基于此,该文提出一种改进稀疏度自适应匹配的多用户算法(MSAMP-MUD)。该算法首先利用广义Dice系数匹配准则选择与残差最匹配的原子,更新用户支撑集;当残差能量接近噪声能量时,终止迭代,从而获得最终支持集;否则,采取上述准则更新用户支撑集,提高支撑集中活跃用户数估计精度。在迭代过程中,根据最近两次残差能量之比,选取不同的迭代步长,以降低检测迭代次数。仿真结果表明,所提算法与传统基于CS的MUD算法相比,误码率降低约9%,迭代次数减少约10%。 展开更多
关键词 大规模机器通信 免授权 非正交多址 压缩感知 多用户检测
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基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法 认领
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作者 张群 蒋国建 +1 位作者 康乐 李开明 《空军工程大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2020年第4期36-42,共7页
针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。... 针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 旋转部件 ISAR成像 压缩感知 多重测量矢量 逆Radon变换
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基于学习字典的机器人图像稀疏表示方法 认领
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作者 郭俊锋 李育亮 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期820-830,共11页
针对机器人图像压缩感知(Compressed sensing, CS)过程中稀疏字典训练时间过长的问题,本文提出了一种更加高效的字典学习方法.通过对MOD、K-SVD、SGK等字典学习算法研究,从参与更新的字典原子列数入手,将残差项变形为多列原子同时更新,... 针对机器人图像压缩感知(Compressed sensing, CS)过程中稀疏字典训练时间过长的问题,本文提出了一种更加高效的字典学习方法.通过对MOD、K-SVD、SGK等字典学习算法研究,从参与更新的字典原子列数入手,将残差项变形为多列原子同时更新,进而利用最小二乘法连续地更新字典中的多个原子.本文算法是对SGK算法字典学习效率的进一步提高,减少了单次迭代的计算量,加快了字典学习速度.实验表明,本文算法与K-SVD和SGK算法相比,在字典稀疏性和重构图像质量变化很小的情况下,字典训练时间得到较明显缩短. 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏表示 字典学习 最小二乘法
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基于TLS-CS的外辐射源雷达超分辨DOA估计方法 认领
10
作者 左罗 王俊 +2 位作者 陈刚 邓亚琦 温媛媛 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期61-66,共6页
针对外辐射源雷达中,传统基于压缩感知(compressed sensing,CS)的超分辨波达方向(direction of arriving,DOA)估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题,提出一种基于总体最小二乘(total least squares,TLS)-C... 针对外辐射源雷达中,传统基于压缩感知(compressed sensing,CS)的超分辨波达方向(direction of arriving,DOA)估计方法在阵列天线存在幅相误差时测角精度差和目标分辨性能低的问题,提出一种基于总体最小二乘(total least squares,TLS)-CS的超分辨DOA估计方法。首先,通过奇异值分解方法求解TLS信号模型来修正阵列天线的幅相误差;然后利用贪婪迭代追踪算法进行CS稀疏重构得到目标的方位信息。仿真分析表明,当阵列天线存在幅相误差时,本文所提方法具有良好的超分辨DOA估计性能。 展开更多
关键词 外辐射源雷达 波达方向 压缩感知 总体最小二乘 幅相误差
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基于压缩感知理论的图像优化技术 认领
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作者 王钢 周若飞 邹昳琨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期222-233,共12页
压缩感知(CS)理论是目前信息工程相关领域研究的前沿热点之一。它打破了传统的奈奎斯特采样定理,相比于其要求的最小采样频率,CS理论证明了能够从更低数目的采样中以高概率完整地恢复原始信号,在保证信息特征不丢失的前提下节省了数据... 压缩感知(CS)理论是目前信息工程相关领域研究的前沿热点之一。它打破了传统的奈奎斯特采样定理,相比于其要求的最小采样频率,CS理论证明了能够从更低数目的采样中以高概率完整地恢复原始信号,在保证信息特征不丢失的前提下节省了数据采集和处理的时间成本。压缩感知理论本质上可以视为处理线性信号恢复问题的工具,因此在求解信号和图像的逆问题上有着显而易见的优势。图像退化问题便是其中之一,恢复相应的高质量图像的过程即为图像优化。为推动压缩感知理论的学术研究与实际应用,该文介绍了其基本原理与方法。根据图像优化技术的现存研究工作,分别从去噪、去模糊和超分辨三大主流方面研究了基于CS理论的优化技术。最后探讨了所面临的问题和挑战,分析了未来的发展趋势,为将来研究工作的展开提供借鉴与帮助。 展开更多
关键词 图像处理 压缩感知 图像去噪 图像去模糊 超分辨
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联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构 认领
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作者 刘洲洲 李士宁 +1 位作者 王皓 张倩昀 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期178-192,共15页
为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法|弹性碰撞优化算法(Elastic colli... 为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法|弹性碰撞优化算法(Elastic collision optimization algorithm,ECO),ECO模拟物理碰撞信息交互过程,利用自身历史最优解和种群最优解指导进化方向,并且个体以N(0,1)概率形式散落于种群最优解周围,在有效提升收敛速度的同时扩展了个体搜索空间,理论定性分析表明ECO依概率1收敛于全局最优解,而种群多样性指标分析证明了算法全局寻优能力.其次,针对贪婪重构算法高维稀疏信号重构效率低、稀疏度事先设定的缺陷,在设计重构有效性指数的基础上将ECO应用于压缩感知重构算法中,并引入拟牛顿梯度追踪策略,从而实现对大规模稀疏度未知数据的准确重构.最后,利用多维测试函数和WSNs数据采集环境进行仿真,仿真结果表明,ECO在收敛精度和成功率上具有一定优势,而且相比于其他重构算法,高维稀疏信号重构结果明显改善. 展开更多
关键词 无线传感器网络 弹性碰撞优化算法 收敛性 压缩感知 稀疏重构算法
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基于混合梯度的硬阈值追踪算法 认领
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作者 杨立波 蒋铁钢 徐志强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第3期912-916,共5页
针对压缩感知(CS)中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪(HGHTP)算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的... 针对压缩感知(CS)中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪(HGHTP)算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的候选支撑集,充分利用共轭梯度在支撑集选择策略中的有用信息,优化支撑集选择策略;然后,采用最小二乘法对候选支撑集进行二次筛选,快速精确地定位正确的支撑并更新稀疏系数。一维随机信号重构实验结果表明,HGHTP算法相较于同类迭代硬阈值算法,在保证重构成功率的前提下,需要的迭代次数更少。二维图像重构实验结果表明,HGHTP算法的重构精度和抗噪性能优于同类迭代阈值类算法,在保证重构精度的情况下,HGHTP算法的重构时间相比同类算法减少了32%以上。 展开更多
关键词 压缩感知 混合梯度 迭代硬阈值 共轭梯度 重构算法
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压缩感知下溃疡性结肠炎辅助诊断 认领
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作者 杨海清 孙道洋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第8期1684-1694,共11页
目的长期感染溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)的患者罹患结肠癌的风险显著提升,因此早期进行结肠镜检测十分必要,但内窥镜图像数量巨大且伴有噪声干扰,需要找到精确的图像特征,为医师提供计算机辅助诊断。为解决UC图像与正常肠道... 目的长期感染溃疡性结肠炎(ulcerative colitis,UC)的患者罹患结肠癌的风险显著提升,因此早期进行结肠镜检测十分必要,但内窥镜图像数量巨大且伴有噪声干扰,需要找到精确的图像特征,为医师提供计算机辅助诊断。为解决UC图像与正常肠道图像的分类问题,提出了一种基于压缩感知和空间金字塔池化结合的图像特征提取方法。方法使用块递归最小二乘(block recursive least squares,BRLS)进行初始字典训练。提出基于先验知识进行观测矩阵与稀疏字典的交替优化算法,并利用压缩感知框架获得图像的稀疏表示,该框架改善了原来基于稀疏编码的图像分类方法无法精确表示图像的问题,然后结合最大空间金字塔池化方法提取压缩感知空间金字塔池化(compressed sensing spatial pyramid pooling,CSSPP)图像特征,由于压缩感知的引入,获得的图像特征比稀疏编码更加丰富和精确。最后使用线性核支持向量机(support vector machine,SVM)进行图像分类。结果对Kvasir数据集中的2000幅真实肠道图像的分类结果表明,该特征的准确率比特征袋(bag of features,Bo F)、稀疏编码空间金字塔匹配(sparse coding spatial pyramid matching,SCSPM)和局部约束线性编码(locality-constrained linear coding,LLC)分别提升了12.35%、3.99%和2.27%。结论本文提出的溃疡性结肠炎辅助诊断模型,综合了压缩感知和空间金字塔池化的优点,获得了较对比方法更加精确的识别感染图像检测结果。 展开更多
关键词 溃疡性结肠炎 计算机辅助诊断 压缩感知 交替优化 空间金字塔池化
基于Chambolle-Pock算法框架的高阶TV图像重建算法 认领
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作者 席雅睿 乔志伟 +3 位作者 温静 张艳娇 杨雯晶 闫慧文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1793-1798,共6页
传统的总变差(TV)最小算法是一种基于压缩感知(CS)的经典迭代重建算法,可以从稀疏数据或含噪数据中高精度地重建图像。然而,TV算法在重建分段常数特征不明显的图像时可能会引入块状伪影,通过研究得出,在图像去噪中使用高阶总变差(HOTV)... 传统的总变差(TV)最小算法是一种基于压缩感知(CS)的经典迭代重建算法,可以从稀疏数据或含噪数据中高精度地重建图像。然而,TV算法在重建分段常数特征不明显的图像时可能会引入块状伪影,通过研究得出,在图像去噪中使用高阶总变差(HOTV)能有效压制TV模型引入的块状伪影。鉴于此,提出了一种HOTV图像重建模型及其Chambolle-Pock(CP)求解算法。具体来说,以二阶梯度构建二阶TV范数,进而设计了一种数据保真约束的二阶TV最小重建模型,并推导出了相应的CP算法。在理想数据投影和含噪数据投影条件下,分别采用基于波浪背景的Shepp-Logan模体、灰度渐变模体以及真实CT图像模体进行重建实验,并进行定性和定量分析。理想数据投影的重建结果表明,和传统TV算法相比,HOTV算法能有效压制块状伪影并提高重建精度。含噪数据投影的重建结果表明,HOTV算法和TV算法均有良好的抗噪能力,但HOTV算法的保边性能更好且抗噪性更强。在重建分段常数特征不明显而灰度波动特征明显的图像时,HOTV算法是一种比TV算法更优的重建算法。所提HOTV算法可以被推广到各种扫描模式下的CT重建及其他成像模态中。 展开更多
关键词 高阶总变差 约束优化 压缩感知 图像重建 Chambolle-Pock算法
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均匀圆形阵列天线的压缩感知二维DOA估计方法 认领
16
作者 余小游 蒋娅林 +1 位作者 余苗 杨琦 《天线学报》 2020年第2期19-29,共11页
结合均匀圆型阵列结构的特殊性,论文提出了一种基于压缩感知的二维波达方向估计方法。该方法首先利用模式空间转换将阵元空间的均匀圆阵转换成模式空间的虚拟线阵;其次采用奇异值分解的方法进行降维,得到低维数据矩阵;最后借助正交匹配... 结合均匀圆型阵列结构的特殊性,论文提出了一种基于压缩感知的二维波达方向估计方法。该方法首先利用模式空间转换将阵元空间的均匀圆阵转换成模式空间的虚拟线阵;其次采用奇异值分解的方法进行降维,得到低维数据矩阵;最后借助正交匹配追踪算法进行求解,获得二维角度估计值。通过理论推导和实验仿真表明该方法无须谱峰搜索,计算量较小,对于二维相干信号和非相干信号也都具有良好的估计性能。相比于经典算法,对于不同条件下的二维DOA估计该方法也具有一定的优越性。 展开更多
关键词 均匀圆型阵列 压缩感知 模式空间转换 奇异值分解 正交匹配追踪
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基于自适应压缩感知的复杂弹道群目标跟踪技术 认领
17
作者 黄强 俞建国 时鹏飞 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期1710-1717,共8页
复杂弹道群目标空间密集程度高,群内目标相互遮挡,在给定雷达工作带宽前提下如何对复杂群目标进行有效分辨、实现航迹的连续稳定跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,首先通过二体运动预测获得航迹群预测中心,根据预测偏差与分辨阈值... 复杂弹道群目标空间密集程度高,群内目标相互遮挡,在给定雷达工作带宽前提下如何对复杂群目标进行有效分辨、实现航迹的连续稳定跟踪已成为亟待解决的难题。针对该问题,首先通过二体运动预测获得航迹群预测中心,根据预测偏差与分辨阈值关系,自适应开启局部压缩感知群目标分辨算法,提高群目标遮蔽分辨能力。其次,引入航迹片段拼接思想,利用已有航迹档案构建假设检验,对航迹片段进行关联、平滑处理和批号管理,有效减少换批和非线性估计误差。仿真结果表明,所提算法大大增加了可分辨时间,分辨能力可达80%,平均跟踪时长提高一倍,中断期间跟踪均方根误差显著降低,且航迹稳定跟踪并全程未换批,为弹道群目标精确稳定跟踪提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 群目标 压缩感知 航迹片段拼接
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基于深度先验及非局部相似性的压缩感知核磁共振成像 认领
18
作者 宗春梅 张月琴 +1 位作者 曹建芳 赵青杉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第10期3054-3059,共6页
针对现有压缩感知核磁共振成像(CSMRI)算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波(BM3D)去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模... 针对现有压缩感知核磁共振成像(CSMRI)算法在低采样率下重构质量低的问题,提出一种融合深度先验及非局部相似性的成像方法。首先,利用深度去噪器和块匹配三维滤波(BM3D)去噪器构建能够融合多种图像先验知识的稀疏表示模型;其次,将该模型作为正则化项,利用高度欠采样的k空间数据构建压缩感知核磁共振成像优化模型;最后,利用交替优化方法求解构建的优化问题。所提出的算法不仅能够通过深度去噪器利用深度先验,还能够通过BM3D去噪器利用图像的非局部相似性来进行图像重建。实验结果表明,与基于BM3D的重建算法相比,该算法在采样率为0.02、0.06、0.09及0.13情况下重构的平均峰值信噪比高出约1 dB;此外,从视觉角度,与现有的基于小波树稀疏性的核磁共振成像算法WaTMRI、基于字典学习的核磁共振成像算法DLMRI、基于字典更新及块匹配和三维滤波的核磁共振成像算法DUMRI-BM3D等相比,所提算法重构的图像包含大量纹理信息,与原始图像最接近。 展开更多
关键词 压缩感知 核磁共振成像 深度先验 非局部相似性 稀疏表示
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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构 认领
19
作者 赵辉 方禄发 +2 位作者 张天骐 李志伟 徐先明 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期2172-2180,共9页
传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局... 传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,只对图像的高频分量设置权重来保证图像重构质量。此外,针对硬阈值迭代法忽略低频的主分量系数,采用硬阈值模平方方法来更好地保护非主分量系数。实验表明,相同采样率下,所提算法的峰值信噪比比非局部正则化全变分和基于GSR的CS算法平均分别提高5.4 dB和0.62 dB,验证了所提算法有效保护图像的细节信息。 展开更多
关键词 压缩感知 组稀疏表示 加权全变分 图像重构
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自适应阈值的1-bit压缩感知算法 认领
20
作者 司菁菁 许培 程银波 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第2期134-141,共8页
针对二进制迭代硬阈值(BIHT)算法中固定的量化阈值在一定程度上限制了该算法重构性能的问题,提出了一种基于自适应阈值的二进制迭代硬阈值(AT-BIHT)算法,用于实现可压缩信号的1-bit压缩感知(CS)采集与重构。该算法采用基于自适应阈值的... 针对二进制迭代硬阈值(BIHT)算法中固定的量化阈值在一定程度上限制了该算法重构性能的问题,提出了一种基于自适应阈值的二进制迭代硬阈值(AT-BIHT)算法,用于实现可压缩信号的1-bit压缩感知(CS)采集与重构。该算法采用基于自适应阈值的二进制量化器替代了BIHT算法中的符号函数,根据已获得的重构信号为当前测量值的1-bit量化选择合适的量化阈值;在继承BIHT算法优点的基础上,有效提高了重构性能。仿真实验表明,对于随机稀疏信号和实际心电信号,AT-BIHT算法的重建性能均高于BIHT算法。 展开更多
关键词 压缩感知(CS) 1-bit压缩感知 二进制迭代硬阈值(BIHT) 自适应阈值 自适应二进制迭代硬阈值(AH-BIHT)
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