基于航拍图像的压缩感知系统

《基于航拍图像的压缩感知系统》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、东华大学硕士学位论文基于航拍图像的压缩感知系统专业名称：电子与通信工程作者姓名：王文生指导教师：刘浩学校代码：10255学号：2141163基于航拍图像的压缩感知系统CompressedSensingSystembasedonAerialImagery学院：信息科学与技术学院专业：电子与通信工程姓名：王文生导师：刘浩2016年5月东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容

2、外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本版权书。本学位论文属

3、于不保密□。学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日基于航拍图像的压缩感知系统基于航拍图像的压缩感知系统摘要近年来，压缩感知理论通过釆集少量的信号值就可实现稀疏或可压缩信号的精确重建，突破了传统的奈奎斯特采样定理的限制，有效克服了采样数据量巨大、采样时间过长以及数据存储和传输等物理资源浪费严重等问题。相比于自然图像，航拍图像往往具有随机性强、本地相关性弱及多个小目标等特征，现有的压缩感知算法并没有充分考虑到这些特性。本文针对航拍图像的专门应用来进行研究，得到了一些新的结论与算法。本文在对图像压缩感

4、知的应用前景、理论基础和研究进展做出详细综述的基础上，首先对图像压缩感知系统的核心技术进行了分析和研究。接着，对于目前几种常见的重构算法进行了阐述，通过仿真实验比较了它们的性能优劣。然后，在现有分块压缩感知BCS-SPL算法的基础上，提出一种基于自适应阈值迭代的分块压缩感知重构算法，通过联合阈值分段线性的双变量收缩去噪和全局的投影迭代重构，改进了航拍图像的压缩感知重构质量。最后，本文提出一种分块采样-整幅重建系统框架，该系统在编码端有效地保留了分块采样的优点，在解码端通过引入排序矩阵实现了图像一次性的整幅重建，避

5、免了由分块重建造成的块效应现象，从而提高了重构图像的质量。关键词：航拍图像；分块压缩感知；双变量收缩；自适应阈值；分块采样-整幅重建.I基于航拍图像的压缩感知系统CompressedSensingSystembasedonAerialImageryABSTRACTInrecentyears,thecompressedsensingtheorybreaksthelimitationsoftraditionalNyquistsamplingtheoremforreconstructingsparseorcompres

6、ssignalsbyusingasmallamountofsignalvalues.Moreover,itsuccessfullyovercomestheresistancesuchasthecollectionofhugeamountofsampleddata,thelongsamplingtime,andtheseriousresourcewastefordatastorageandtransmission.Comparedtonaturalimages,aerialimagesareoftencharact

7、erizedwithstrongrandomness,weaklocalcorrelation,andmultiplesmalltargets.Theexistingblockcompressedsensingalgorithmsfailedtofullyexplorethesecharacteristics.Basedonthesecharacteristicsofaerialimagery,newconclusionsandalgorithmswillbepresentinthisthesis.Afterca

8、refullyreviewingtheapplicationprospect,theoreticalbasisandresearchprogressofimagecompressedsensing,thisthesisanalyzesandstudiestheblockcompressionsensingsystem.Firstly,thisthesisdescribes