基于块约束和粒子群优化的非凸压缩感知图像重构

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1、怒麥丢巧媒处国硕±学位论文胃．．雜圓基于块贿稼子群餘的非凸Ｉ臟諭醒重构作者齡全昌艳＊■指导教ｉｐ姓名、职称刘芳教授ｙ申请学位类别工学硕±西安电子科技大学学位论文独创性（或创新性）声明乘承学校严谨的学风和优良的科学迸徳，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究。尽我所知，除了文中特别加从标注和致谢工作及取得的研究成果论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研巧成巧；也不包含中所罗列的内群从外，一它教巧机构的学位或证书而使用过的材料。与巧间工为获得西安电子科技大学或其作的同志对本研究所做的任何贡献

2、巧己化论文中作了明确的说明并表示了谢意。一担切法律贵任。学位论文若有不实么处，本人承八．：店急口期／义：本人签名西安电子科技大学关于论文使用授权的说明日］；研究生在本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，Ｉ校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于即安电子科技大学。学校有权保留送交可公布论文的全部或部分内容，化许采畜阅、借阅论文；学校论文的复印件，允许Ｗ影印。同时本人保证，获得学位后结合学位论文研、缩印或其它复制手段保存论文署名单位为西安电子科技大学。究成果撰写的文章，＂＂授。后适用权书解密本化＾

3、年保密的学位论文Ｔ４Ｉ：冷师签名－惡－导人签：名本和－！：知心中如－日期八抖：期口学校代码10701学号1303121714分类号TP751密级公开西安电子科技大学硕士学位论文基于块约束和粒子群优化的非凸压缩感知图像重构作者姓名：全昌艳一级学科：计算机科学与技术二级学科：计算机应用技术学位类别：工学硕士指导教师姓名、职称：刘芳教授学院：计算机学院提交日期：2015年12月Non-convexCompressedSensingImageReconstructionBasedonBlockConstraintandParticleSwar

4、mOptimizationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceandTechnologyByQuanChangYanSupervisor:LiuFangProfessorDecember2015摘要摘要压缩感知(CompressedSensing，CS)理论是信号处理领域中的一种新理论。CS理论主要包括三个方面：信号的稀疏表示，观测矩阵的设计和信号重构。其中，信号重构是CS理论的关键和核心

5、。基于进化的压缩感知重构算法如遗传和克隆选择两阶段优化算法虽然能获得较好的重构效果，但是算法的重构时间太长，不利于实时应用。因此本文将收敛速度较快的粒子群优化算法应用到非凸压缩感知图像重构问题中，设计了几种搜索策略和相关算子，提出了几种相应的重构方法。本文的主要创新工作如下：本文在基于过完备字典和图像分块策略的非凸压缩感知框架下，利用从图像块的压缩观测中对图像块结构估计的重构模型来构造冗余子字典。针对光滑块具有大斑块的特点，取Ridgelet冗余字典中每个方向的前5个尺度的子字典作为其重构时的冗余子字典。对单方向块，将其方向和Ridgelet冗余字典中与其左右相邻的

6、4个方向的子字典作为其重构时的冗余子字典。对多方向块，使用整个Ridgelet冗余字典作为其重构时的字典。本文提出了基于Ridgelet冗余字典和交叉的粒子群优化重构方法，设计了新的粒子群初始化优化方案，对光滑块和单方向块设计了基于分组策略的粒子群。对光滑块，种群中每组粒子代表其冗余子字典中的一个尺度，且每个粒子的方向是随机的，但保证该粒子至少包含15个方向。对单方向块，每组粒子代表其冗余子字典中的一个方向。对多方向块，每个粒子代表Ridgelet冗余字典中的两个方向，其中一个方向与该粒子编号相同，另一个方向从剩下的方向中随机选择一个。对于光滑块，考虑到尺度参数更敏

7、感，着重搜索其尺度最优原子组合。对单方向块和多方向块，引入了交叉算子以更好地搜索原子在方向上的最优组合。仿真实验验证了所提出方法的可行性，且重构时间短。本文还提出了基于交叉和原子方向约束的粒子群优化重构方法，粒子群初始化方案和上面提出的方法相同，针对单方向和多方向块，设计了基于原子方向约束的粒子更新算子，同时搜索方向和尺度上的最优原子组合。本文与其它几种方法包括两阶段优化方法进行了对比仿真实验，实验结果表明，该算法不但可行而且有效，且重构时间大大缩短，重构视觉效果好，PSNR值和SSIM值都比其它几种方法高。最后，对实验中的一些关键参数进行了分析。关键词：图像块