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基于Shearlet变换的地震随机噪声压制 被引量：22
1
作者 刘成明 王德利 +3 位作者 王通 冯飞 程浩 孟阁阁 《石油学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期692-699,共8页
地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性... 地震勘探中的噪声对地震信号产生严重的畸变和干扰,常规的地震去噪方法已经不能满足当前高精度地震勘探的要求。提出了基于Shearlet变换的地震数据去噪方法,Shearlet变换是一种新的多尺度变换方法,具有多方向、多分辨率及最佳稀疏逼近性质,并且计算效率高。Shearlet变换在去除随机噪声的同时能最大程度保留有效信号,有效地提高信噪比。利用Shearlet变换阈值去噪法与其他地震去噪方法分别对不同信噪比的合成地震记录和实际地震记录进行对比,结果表明Shearlet变换具有更强的去噪能力和更高的运算效率。 展开更多
关键词 SHEARLET变换 去噪 信噪比 多尺度 随机噪声 稀疏变换
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基于Shearlet变换稀疏约束地震数据重建 被引量：20
2
作者 冯飞 王征 +1 位作者 刘成明 王德利 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期682-691,共10页
地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shear... 地震数据重建是地震数据处理流程中关键步骤之一,重建效果的好坏直接影响到后续的多次波消除以及偏移成像效果。为了获得更好的重建效果,提出了以压缩感知为理论基础,采用jitter欠采样的Shearlet变换稀疏约束地震数据重建方法。将Shearlet变换与凸集投影(POCS)算法结合起来在动校正预处理后对地震数据进行重建,增强了地震数据在Shearlet域的稀疏性。理论分析和实际地震数据验证结果表明,该方法可以在部分地震数据缺失的情况下取得很好的重建效果,有效地解决了假频问题。 展开更多
关键词 SHEARLET变换 数据重建 稀疏变换 压缩感知 jitter欠采样
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压缩感知磁共振成像技术综述 被引量：16
3
作者 王水花 张煜东 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2015年第2期158-162,共5页
目的:综述近年来压缩感知磁共振成像技术的研究进展。方法:磁共振成像是目前临床医学影像中最重要的非侵入式检查方法之一,然而其成像速度较低,限制其发展。压缩感知是一种新的信号采集与获取理论,它利用信号在特定域上的稀疏性或可压缩... 目的:综述近年来压缩感知磁共振成像技术的研究进展。方法:磁共振成像是目前临床医学影像中最重要的非侵入式检查方法之一,然而其成像速度较低,限制其发展。压缩感知是一种新的信号采集与获取理论,它利用信号在特定域上的稀疏性或可压缩性,可通过少量测量重建整个原始信号。压缩感知磁共振成像技术将压缩感知应用到磁共振成像中,可在相同的扫描时间内获得更精细的空间组织结构,也可在相同的空间分辨率下加速成像。结果:本文概述了压缩感知磁共振成像的理论基础,分别从稀疏变换、不相干欠采样、非线性重建三个方面具体阐述,最后讨论了其研究展望与应用现状。结论:压缩感知磁共振成像具有较好的发展潜力,有逐渐增长的医用与商用价值。 展开更多
关键词 磁共振成像 压缩感知 稀疏变换 不相干欠采样 非线性重建
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压缩感知走进地球物理勘探 被引量：14
4
作者 马坚伟 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期24-27,共4页
压缩感知(Compressed Sensing,CS)突破了传统奈奎斯特-香农采样定律的限制,仅用不完备(远低于香农采样率)的测量即可高精度重构未知目标。简要综述了压缩感知的一些基本概念及其在地球物理勘探中的最新应用进展,包括地震数据不规则采集... 压缩感知(Compressed Sensing,CS)突破了传统奈奎斯特-香农采样定律的限制,仅用不完备(远低于香农采样率)的测量即可高精度重构未知目标。简要综述了压缩感知的一些基本概念及其在地球物理勘探中的最新应用进展,包括地震数据不规则采集、处理、成像、反演的新理论和新技术。实际应用中可灵活把握CS的三要素:随机采集(包括炮点和检波器点两方面的随机)、目标的稀疏表达和稀疏约束优化重构的快速算法。重构更高维的目标,需要用的采集数据(百分比)可更少。压缩感知结合深度学习技术,可作为未来的一个发展方向。 展开更多
关键词 压缩感知 地球物理勘探 稀疏变换 随机采样
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利用压缩感知技术的离散正交S变换地震数据重建 被引量：10
5
作者 赵子越 李振春 张敏 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期29-35,5,共8页
压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换(DOST)地震数据重建方法。通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地... 压缩感知中不同稀疏变换的重建效果及计算效率存在差异,为此文中提出一种基于压缩感知技术的离散正交S变换(DOST)地震数据重建方法。通过求取一组正交基函数与时间序列的内积,得到时频矩阵,使原始信号呈现更强稀疏性,以改善压缩感知地震数据重建效果。该方法弥补了S变换不能作为压缩感知的稀疏变换的局限性,向压缩感知理论体系引入了一种适用的稀疏变换方法。理论模型和实际数据试算结果表明,该方法迭代快速且收敛稳定,整体重建效果令人满意。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏变换 数据重建 离散正交S变换(DOST)
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基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法 被引量：5
6
作者 杨挺 杨风霞 +2 位作者 叶芷杉 李大帅 杨振宁 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期6278-6287,共10页
随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在... 随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在采样端,设计动态压缩采样法,对超谐波信号施加柔性时窗,通过引入尺度伸缩因子实现对窗口宽度的反馈型柔性调制。同时,理论证明时窗内超谐波信号的稀疏性,从而突破Nyquist高频采样局限,实现超谐波信号低速动态压缩采样。在重构端,设计变步长稀疏度自估计子空间追踪–动态基追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP-DBP)动态重构算法。以变步长稀疏度自估计子空间追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP)算法求得初始解,在初始解的基础上,提出动态基追踪(dynamic basis pursuit,DBP)算法,利用信号支撑集的时间相关性,将上一时刻解作为先验信息提升重构信号求解速度,克服了传统算法连续重构时计算复杂度高、实时性差的弊端。最后,采用风电并网模型对超谐波信号实验,测试结果表明,所提方法可实现超谐波的动态监测和精确重构,并且具有信号低采样数据量,重构准确度高和快速性优势。 展开更多
关键词 超谐波 动态采样 压缩感知 稀疏变换 重构算法
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Shearlet域稀疏约束地震数据重建 被引量：7
7
作者 刘成明 王德利 +1 位作者 胡斌 王通 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1855-1864,共10页
在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性... 在地震数据处理流程中,通常对不规则的、稀疏的或者缺失的地震数据进行插值处理,通过插值方法来避免多次波的预测错误和成像假频等现象,使地震数据处理更加精准。Shearlet变换是一种多尺度变换,具有最佳的稀疏性、方向性以及局部化特性。将Shearlet变换与基于Landweber加速下降迭代方法结合起来对地震数据进行插值,在保证求解精度的同时提高了计算效率。信号和噪声在Shearlet域具有不同的分布特点,通过阈值法压制随机噪声,可提高算法的抗噪性。此外,采用jitter采样的方式,更好地压制了假频信息。理论和实际地震数据验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 SHEARLET变换 插值 稀疏变换 压缩感知 jitter采样
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基于压缩感知理论的缺失地震数据重构方法 被引量：7
8
作者 徐明华 李瑞 +2 位作者 路交通 蒙杉 龚幸林 《吉林大学学报（地球科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期282-290,共9页
压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入... 压缩感知是一种新的理论,它打破常规尼奎斯特-香农采样定理的制约,利用信号的稀疏特性或可压缩特性,用较少的数据即可重构恢复完整的信号。建立了基于压缩感知理论的缺失地震数据重构模型。首先在与稀疏变换不相关的测量矩阵基础上引入一种约束矩阵,使地震数据的缺失满足或接近高斯随机分布;随机缺失的地震数据变换到稀疏域会产生很多与有效信号不相干的随机噪声,接着通过一种新的自适应阈值迭代算法可以很好地消除稀疏系数中的随机噪声干扰,经过逆稀疏变换即得到重构后的地震数据。Marmousi 2模型测试及实际地震资料处理均验证了该方法的可行性和有效性。重构缺失地震数据取得了较好的效果。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏变换 测量矩阵 重构算法 缺失地震数据
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一种基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法 被引量：5
9
作者 党宏社 张娜 《河南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期601-607,共7页
图像修复是利用图像中已知区域信息对破损区域进行信息填充,以弥补信息的损失.传统的修复方法依赖图像的结构来确定,使图像达到人眼主观可以接受的程度.基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法首先对受损图像进行稀疏变换,利用贝叶斯压缩感... 图像修复是利用图像中已知区域信息对破损区域进行信息填充,以弥补信息的损失.传统的修复方法依赖图像的结构来确定,使图像达到人眼主观可以接受的程度.基于贝叶斯压缩感知的图像修复方法首先对受损图像进行稀疏变换,利用贝叶斯压缩感知得到稀疏系数的后验分布函数,求得分布函数的均值和方差,将均值作为图像的稀疏系数的估计,方差作为噪声的估计.仿真结果验证了该方法可以提高图像的修复质量. 展开更多
关键词 图像修复 贝叶斯压缩感知 后验分布 稀疏变换
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基于稀疏变换的大型固定干扰信噪分离技术研究
10
作者 杨晨莹 段伟伟 张倩慧 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第S01期64-74,共11页
在复杂地表区域的地震资料采集中,大型厂矿的机械干扰、大钻、高速公路等固定的干扰源会产生能量极强的固定点震源干扰,且在干扰源附近产生线性或双曲型的相干噪声,通过常规信噪分离方法难以对其进行有效压制,从而对资料的信噪比及后期... 在复杂地表区域的地震资料采集中,大型厂矿的机械干扰、大钻、高速公路等固定的干扰源会产生能量极强的固定点震源干扰,且在干扰源附近产生线性或双曲型的相干噪声,通过常规信噪分离方法难以对其进行有效压制,从而对资料的信噪比及后期的成像产生严重影响。野外施工时往往只能停工协调或变观以尽量减少此类噪声的影响,会造成施工成本增加或影响成像质量。利用基于稀疏变换和同步压缩变换的信噪分离技术,对此类噪声从能量上进行有效的压制。针对残留的线性和双曲型相干噪声,在FX域采用非均匀空间采样相干噪声压制法(NUCNS)进行噪声压制,通过上述技术的综合应用,最终实现了强能量固定干扰源的噪声压制处理。通过实际资料处理试验表明,此方法能有效压制强能量的大型干扰源噪声,并能较好地还原淹没在噪声中的有效反射信息。 展开更多
关键词 大型固定干扰源 稀疏变换 同步压缩变换 非均匀空间采样相干噪声压制法
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基于双树复小波变换的磁共振幅值相位同时重建
11
作者 李艳丽 赵林嫚 何为 《信阳师范学院学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期132-136,共5页
为了加快磁共振成像速度及同时获取可信度较高的磁共振幅值和相位信息,提出了一种基于双树复小波变换的磁共振幅值和相位同时重建算法。该算法在传统的压缩感知框架下,借助双树复小波变换的多方向选择性和平移不变性,对幅值和相位分别... 为了加快磁共振成像速度及同时获取可信度较高的磁共振幅值和相位信息,提出了一种基于双树复小波变换的磁共振幅值和相位同时重建算法。该算法在传统的压缩感知框架下,借助双树复小波变换的多方向选择性和平移不变性,对幅值和相位分别进行稀疏变换。实验结果表明,在不同的数据集下,该算法均能提高重建磁共振相位图像的质量,并一定程度地改善了幅值图像。 展开更多
关键词 磁共振成像 压缩感知 双树复小波变换 稀疏变换
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地震数据POCS插值重建中的一种新型质量控制准则 被引量：3
12
作者 王本锋 陈小宏 耿建华 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期71-77,共7页
大多数地震数据插值重建方法利用的是迭代策略,因此,有必要建立合理的质量控制准则来适时终止迭代,在保证插值精度的同时,提高计算效率。利用迭代硬阈值方法及投影算子推导出凸集投影方法(POCS),基于观测数据置入前、后的数据体建立了... 大多数地震数据插值重建方法利用的是迭代策略,因此,有必要建立合理的质量控制准则来适时终止迭代,在保证插值精度的同时,提高计算效率。利用迭代硬阈值方法及投影算子推导出凸集投影方法(POCS),基于观测数据置入前、后的数据体建立了新的质量控制准则,该控制准则仅利用了观测数据的信息,具有较好的适应性,可以进一步提高POCS插值重建方法的计算效率。利用两套模拟数据详细比较了3种质量控制准则(J1,J2和J3)的应用效果,验证了新提出的质量控制准则的有效性。实际资料应用效果表明该准则可以在保证插值精度的同时提高计算效率。 展开更多
关键词 迭代硬阈值方法 凸集投影方法 质量控制准则 稀疏变换 计算效率 CURVELET变换 压缩感知
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3类图像稀疏表示的去噪性能研究 被引量：1
13
作者 赵伟良 刘世豪 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第2期89-95,共7页
对3类常见正交基函数的稀疏变换即离散余弦转换(DCT)、离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)进行研究,在构建基函数的基本稀疏表示的模型基础上,以灰度图像受到高斯噪声干扰为例,建立了3类含高斯噪声的稀疏变换模型;利用MATLAB中的块操... 对3类常见正交基函数的稀疏变换即离散余弦转换(DCT)、离散小波变换(DWT)、奇异值分解(SVD)进行研究,在构建基函数的基本稀疏表示的模型基础上,以灰度图像受到高斯噪声干扰为例,建立了3类含高斯噪声的稀疏变换模型;利用MATLAB中的块操作实现对图像的稀疏分解,得到图像完整的稀疏特征矩阵,过滤其中的表现为高斯噪声的高频分量,通过稀疏反变换模型重构代表图像最主要结构的低频分量,最终获得去噪图像。结果表明,DWT算法的综合去噪性能最优,SVD算法在低标准偏差下去噪图像画面质量最高,而DCT算法则在高标准偏差下噪点消除能力最佳。 展开更多
关键词 图像去噪 稀疏变换 去噪质量评价 离散余弦变换 离散小波变换 奇异值分解
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无线传感器网络数据自适应稀疏变换
14
作者 陈暄 《电信科学》 北大核心 2013年第12期60-64,共5页
针对无线传感器网络节点位置移动及传输干扰等因素可导致数据稀疏结构改变的问题,提出一种基于字典学习的无线传感器网络自适应稀疏变换方法。根据网络数据稀疏结构变化,自适应构建最优稀疏变换基,同时在字典学习问题中引入无线传感器... 针对无线传感器网络节点位置移动及传输干扰等因素可导致数据稀疏结构改变的问题,提出一种基于字典学习的无线传感器网络自适应稀疏变换方法。根据网络数据稀疏结构变化,自适应构建最优稀疏变换基,同时在字典学习问题中引入无线传感器网络数据稀疏基的可压缩约束,以满足无线传感器网络中大规模数据处理特点及稀疏变换的高实时性要求。理论分析和仿真结果表明,所提算法可有效提高无线传感器网络数据稀疏变换算法的顽健性,同时具有良好的实时性。 展开更多
关键词 压缩感知 字典学习 无线传感器网络 稀疏变换 可压缩
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基于信号规整和稀疏变换的语音与音频分层编码方法
15
作者 李晓明 鲍长春 贾懋珅 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1286-1293,共8页
基于语音和音频信号的固有周期性特征,本文构建了一种适合语音和音频信号的统一分析/合成模型,并分别在24kbps和32kbps码率下,实现了对宽带语音和音频信号的高质量分层编码.首先,本文将具有时变周期的输入信号规整为具有固定周期的信号... 基于语音和音频信号的固有周期性特征,本文构建了一种适合语音和音频信号的统一分析/合成模型,并分别在24kbps和32kbps码率下,实现了对宽带语音和音频信号的高质量分层编码.首先,本文将具有时变周期的输入信号规整为具有固定周期的信号,并对规整后的周期信号构建规整矩阵;其次,对规整矩阵的行和列分别进行调制叠接变换(MLT)和离散余弦变换(DCT),完成规整矩阵的稀疏化;最后,利用分带量化和矢量哈夫曼编码完成稀疏矩阵元素的量化和编码.主客观测试结果表明,本文所提方法的语音、音频及其混合信号的编码质量均优于同等速率下的ITU-T G.722.1和AMR-WB编码器. 展开更多
关键词 语音编码 音频编码 信号规整 稀疏变换
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图拉普拉斯正则化稀疏变换学习图像去噪算法 被引量：5
16
作者 钱冲 常冬霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期232-239,共8页
从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变... 从噪声图像中恢复干净的图像是对图像进行有效处理与分析的首要前提之一,而去除噪声的同时保持图像的特征则是图像去噪的一个具有挑战性的问题。为了在去除噪声的同时尽量保持图像的局部结构特征,提出了一种基于图拉普拉斯正则化稀疏变换学习的图像去噪算法。通过引入图拉普拉斯正则化对邻域像素进行约束,可以较好地保护相邻像素之间的相关性,从而增强图像的局部平滑性。并且,为了更好地利用图像的非局部信息,在相似图像块度量中引入优化后的稀疏编码,从而寻找到更准确的相似图像块。实验结果表明,无论是在量化指标还是视觉质量上,所提算法均能取得较好的去噪性能。 展开更多
关键词 图像去噪 稀疏变换学习 图拉普拉斯正则化 局部几何结构 图像块匹配
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基于双稀疏模型的压缩感知核磁共振图像重构 被引量：4
17
作者 樊晓宇 练秋生 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期688-696,共9页
医学核磁共振图像重构技术是核磁共振成像领域的关键技术之一。压缩感知理论指出利用核磁共振图像的稀疏性能够从高度欠采样的观测值中精确重构图像。如何利用图像的稀疏性先验以及更多的先验知识来提高重构质量成为核磁共振成像的一个... 医学核磁共振图像重构技术是核磁共振成像领域的关键技术之一。压缩感知理论指出利用核磁共振图像的稀疏性能够从高度欠采样的观测值中精确重构图像。如何利用图像的稀疏性先验以及更多的先验知识来提高重构质量成为核磁共振成像的一个关键问题。本文根据综合稀疏模型和稀疏变换模型的相互补充作用,利用核磁共振图像在这两种模型下的稀疏性先验,将结合了综合稀疏模型与稀疏变换模型的双稀疏模型应用于压缩感知核磁共振图像的重构系统,提出了一种融合双字典学习的自适应图像重构模型。本文充分利用了图像在自适应综合字典学习和自适应变换字典学习下的两种稀疏先验知识,使用交替迭代最小化法对提出的模型进行分阶段求解,求解过程中引入了综合K-奇异值分解(K-SVD)算法和变换K-SVD算法。通过实验验证,与目前较好的核磁共振图像重构模型对比,本文提出模型的图像重构效果更好、收敛速度更快,且具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 核磁共振图像 压缩感知 综合稀疏模型 稀疏变换模型 图像重构
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基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别
18
作者 李炜 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第4期732-738,共7页
为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸... 为解决人物面部遮挡情况下识别人脸信息不清楚的缺陷,优化人脸识别系统,提出了基于面部边缘细节的局部遮挡人脸图像识别方法。依据稀疏性表达对人脸图像去噪,根据图像灰度变换原理检测人脸图像边缘,分割边缘区域,计算其阈值以得到人脸图像边缘信息。标记人脸特征点增强信息识别精度,提取人脸图像的特征描述子,并将其输入支持向量机模型中,通过训练实现局部遮挡人脸图像识别。实验结果表明,该方法应用于人脸图像识别平均识别率高于73%,识别时间低于20 s。 展开更多
关键词 压缩感知 图像的稀疏变换域 区域阈值 金字塔结构图 高斯模糊差分
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压缩感知的等效二维稀疏变换 被引量：1
19
作者 程涛 朱国宾 李小龙 《半导体光电》 CSCD 北大核心 2014年第6期1119-1122,共4页
目前的压缩感知研究尚不能真正实现基于二维稀疏变换的影像采集和重构。通过对二维压缩感知和稀疏变换的理论分析和数学推导,将基于一维稀疏变换的二维压缩感知模型等价转换成适用于二维稀疏变换的二维压缩感知模型。从而在测量过程不... 目前的压缩感知研究尚不能真正实现基于二维稀疏变换的影像采集和重构。通过对二维压缩感知和稀疏变换的理论分析和数学推导,将基于一维稀疏变换的二维压缩感知模型等价转换成适用于二维稀疏变换的二维压缩感知模型。从而在测量过程不变的前提下,基于一维线阵推扫数据采集方式实现了基于二维稀疏变换的压缩感知影像采集和重构。实验验证了等效二维稀疏变换的正确性。 展开更多
关键词 二维压缩感知 二维稀疏变换 线阵推扫 影像重构 单像素相机 测量阶段
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基于稀疏变换的图像压缩方法的研究
20
作者 刘红珍 吕伟杰 陈霞 《系统仿真技术》 2014年第3期263-267,共5页
针对无线多媒体传感器网络中节点计算能力、存储空间和能量等资源受限问题,提出了联合稀疏变换的分布式压缩感知视频压缩方法。该方法对传感器采集到的图像序列先进行分布式视频编码,再利用联合稀疏变换对图像进行稀疏表示,其中联合稀... 针对无线多媒体传感器网络中节点计算能力、存储空间和能量等资源受限问题,提出了联合稀疏变换的分布式压缩感知视频压缩方法。该方法对传感器采集到的图像序列先进行分布式视频编码,再利用联合稀疏变换对图像进行稀疏表示,其中联合稀疏变换方法结合了冗余字典和正交基稀疏变换的优点,比冗余字典稀疏表示得到的图像更稀疏,压缩效率更高。仿真结果表明,该方法有效减少了编码和传输的数据量,降低了图像压缩传输时间。 展开更多
关键词 无线多媒体传感器网络 压缩感知 冗余字典 联合稀疏变换
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