多尺度自适应采样图像分块压缩感知算法的改进

"基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法，旨在解决传统压缩感知算法在低采样率下重构图像质量下降的问题。该算法结合了分块压缩感知和小波分解，通过自适应地调整不同尺度的采样率来改善重构效果。在图像处理中，压缩感知是一种革命性的信号压缩方法，它允许以远低于奈奎斯特定理要求的采样率获取信号，然后通过优化算法恢复原始信号。然而，直接应用到图像数据时，由于高维度和大存储需求，传统的压缩感知面临挑战。 殷长涛、文志强和胡骏飞提出的多尺度自适应采样算法，首先将图像分成多个小块，然后利用小波变换对每个小块进行分解。不同层次的小波分解对应于图像的不同频率成分，对重构结果的影响程度不同。因此，算法根据这些权重差异动态地分配各层的采样率，以优化重构质量和效率。 平滑迭代阈值投影法被应用到每一层的小波子带上，这种技术在保持重构速度的同时，能够有效地抑制噪声和增强细节。相比于传统的迭代阈值投影法，新算法在重构质量上有1~3分贝（dB）的提升，这意味着图像的信噪比得到改善，图像质量更佳。同时，其运算速度与迭代阈值投影法相当，但优于全变差分法，意味着更快的处理速度和更高的实时性。 全变差分方法虽然可以提升重构效果，但会增加计算复杂度，影响实时性能。多尺度自适应采样算法通过合理分配采样率，实现了重构质量和速度的平衡，是压缩感知领域的一个重要进展，尤其对于需要高效处理大量图像数据的应用场景，如图像传输、医学影像分析和遥感图像处理等，具有较高的实用价值。 关键词: 压缩感知，多尺度，自适应采样，图像分块，迭代阈值投影，全变差分，小波分解，重构质量，重构速度。 中图分类号: TP391 文献标识码: A DOI: 10.19358/j.issn.1674-7720.2016.24.013 引用格式: 殷长涛，文志强，胡骏飞.基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法［J］.微型机与应用，2016,35（24）：42-45，49."