【摘 要】
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现有的自适应多尺度分块压缩感知算法中忽略了高频信息在重建中的作用,导致图像的边缘轮廓得不到充分重建;并且在压缩分块过程中采用固定分块大小,没有充分利用图像自身的稀
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院; 中国中煤能源集团有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51774281);徐州市科技创新重点研发项目(KC16GZ013)
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现有的自适应多尺度分块压缩感知算法中忽略了高频信息在重建中的作用,导致图像的边缘轮廓得不到充分重建;并且在压缩分块过程中采用固定分块大小,没有充分利用图像自身的稀疏性。针对上述不足,本文提出一种多尺度分块的自适应采样率压缩感知算法。该算法充分利用小波变换后的高频信号和低频信号,同时针对图像的固定尺寸分块进行改进。首先对低频部分利用自适应邻域特征的空域滤波算法消除块效应;其次,对高频部分依据纹理特征自适应选取图像块的大小,实现样本块尺寸的自动划分和采样率的自适应。最后,分别对纹理信息各异的图像进行压缩重建仿真,结果表明,本文方法重建效果明显优于已有的自适应采样率的算法。
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