压缩感知图像测量矩阵设计及其重构算法

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2、二云麵店－．带，心爆，；ｊ南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意与我。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。研究生签名：说复日期：ｙ〇ｌＬ公．义；南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可＾＾＞１保留并向国家

3、有关部口或机构送交论文的复印件和电子文可档；允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；论Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一文的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。研嫂密学位论文在解密后适用本授权书。巧生签名：狐冻克导师签名：雖學旅日期；７＾１１，．４．ＲMeasurementmatrixdesignandreconstructionalgorithmofimagecompressedsensingThesisSubmittedtoNanjingUniv

4、ersityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByShenHongquanSupervisor:Prof.ZhangDengyinApril2016摘要压缩感知理论使用少量采样信号精确恢复原始信号，是一种广泛应用于图像处理领域的新兴信号处理技术。本文分析压缩感知理论中测量矩阵和重构算法技术的基础上，重点对测量矩阵优化和重构算法改进技术进行深入研究。首先，为了降低测量矩阵与稀疏矩阵间的相关性，本文提出了一种测量矩阵的优化方法，使用梯度下降法与投影逼近法优化测量矩阵，同时对优化步长进行自适应处理，降

5、低测量矩阵优化过程中的迭代次数。实验结果表明，该测量矩阵的优化设计不仅能提高重构图像的质量，而且可以有效的降低测量矩阵优化的时间。其次，针对图像重构算法中使用固定噪声尺度因子造成噪声方差估计不精确的问题，本文提出了一种采用图像纹理特征、稀疏变换类型和采样率联合估计的噪声尺度因子替代固定的噪声尺度因子，以便对图像中的噪声方差进行精确估计，提高重构算法去除噪声的能力。实验分析表明，改进噪声方差估计有益于去除重构图像中的噪声，提高重构图像的质量。最后，针对双变量阀值收缩模型仅使用当前小波系数方差作为阀值参数造成重构图像含有多余噪声，本文提出一种采用当前小波系数方差、父小波系数方差和邻域小

6、波系数方差作为阀值参数构建小波变量阀值收缩模型，提高阀值估计的精确度，并分别对模型处理后的当前小波系数值、父小波系数值和邻域小波系数值进行判决，消除图像中多余的噪声。实验结果表明，改进小波变量阀值收缩模型能够进一步降低图像中的噪声，提高重构图像的质量。关键字：压缩感知，测量矩阵优化，重构算法，噪声方差估计，阀值收缩模型IAbstractCompressedsensingtheoryisanewsignalprocessingtechnologywhichiswidelyusedinthefieldofimageprocessing,anditusesasmallamountofsa

7、mplingsignaltoaccuratelyrecovertheoriginalsignal.Therefore,basedontheanalysisoftheexistingmeasurementmatrixandreconstructionalgorithm,thispapercarriesoutathoroughstudyofthemeasurementmatrixoptimizationandreconstructionalgorithm.Firstly,