10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.036
基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法
图像重构是图像数字化和恢复高质量图像信号的关键技术,使用压缩感知理论进行图像重构的意义在于显著减少采样次数,降低系统资源的消耗.测量矩阵的构造是压缩感知的重要研究内容之一.提出一种基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法,将Kent混沌序列作为测量矩阵,采用离散小波变换的稀疏化方法,在小波域对原始图像信号进行测量.最后采用正交匹配追踪方法恢复原始图像.仿真实验中,对比高斯随机测量矩阵和Logistic混沌测量矩阵,对不同的图像进行重构.实验结果证明,基于Kent混沌测量矩阵的重构算法能够恢复原始图像,重构性能优于高斯随机观测矩阵和Logistic混沌测量矩阵,同时克服了随机测量矩阵硬件难以实现的缺陷.
混沌矩阵、压缩感知、图像重构、Kent矩阵
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61305014;上海市教育委员会重点创新项目14ZZ156
2017-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
213-220
