推荐星级:
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法
资料介绍
针对运用压缩感知理论对图像进行自适应压缩采样时,采样率及稀疏度阈值确定具有很强的主观性,提出一种稀疏度拟合的精确自适应采样算法.该算法通过循环迭代来确定各个稀疏度下满足PSNR要求的最低采样率,利用最小二乘法对稀疏度及采样率数据进行拟合,得到稀疏度-采样率选取的最佳目标函数.基于TVAL3重构算法对上述自适应采样算法进行了实验仿真,结果表明,重构图像的PSNR均高于用相同值的固定采样率重构的PSNR值,其中纹理特征区分明显的图像此PSNR差值能达到3.5dB以上.相比粗糙自适应算法,平均采样率比其降低的同时,重构图像仍得到了更高的PSNR值.
部分文件列表
文件名 | 大小 |
一种稀疏度拟合的图像自适应压缩感知算法.pdf | 1M |
全部评论(0)