基于壓縮感知框架的圖像壓縮傳輸處理技術研究.pdf

1、多媒體和大數(shù)據(jù)是未來網(wǎng)絡的主導業(yè)務，預計2018年移動數(shù)據(jù)業(yè)務將在2012年基礎上增長12倍。由于多媒體數(shù)據(jù)的信息量大，在未來網(wǎng)絡設計中該如何利用多媒體數(shù)據(jù)內(nèi)在的冗余性或相干性，在維持信號可接受保真度的同時盡量減少需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，相關問題的研究無疑具有重要的理論和應用價值。作為近年來發(fā)展起來的一種新的信號處理理論，壓縮感知能以遠低于奈圭斯特采樣頻率的速率對信號進行采樣，并且可以近乎精確地重建原始信號。由于壓縮感知本身就把測量和壓縮有機

2、整合為一個整體，采用壓縮感知技術對圖像進行壓縮采樣后可以大幅度降低對傳輸帶寬的要求，論文嘗試結合壓縮感知的低測量成本研究適合于無線通信傳輸要求的高質(zhì)量圖像傳輸?shù)膲嚎s傳輸技術方案。
　　論文首先研究了基于低密度架構的貝葉斯壓縮感知算法，該算法把測量和重構等效為LDPC碼的編解碼步驟。為了進一步改善重構質(zhì)量，可以借鑒貝葉斯架構考慮稀疏系數(shù)的先驗分布。通過引入圖像處理中常用的GSM模型作為小波系數(shù)模型，并將GSM家族的Jeffreys和

3、Laplace分布作為先驗信息，論文分析和對比了不同的重構算法。論文的相關分析表明，將小波系數(shù)的GSM先驗模型納入低密度架構壓縮感知SuPrEM重構算法能獲得更優(yōu)的重構性能，此外GSM先驗分布比傳統(tǒng)的廣義高斯分布更適合運用于低密度架構下有擾信號的壓縮重構。
　　其次，論文研究了基于Contourlet變換的圖像壓縮傳輸方法，通過充分利用高頻子帶頻域正交性，論文研究了基于高頻方向子帶重組的壓縮感知算法，仿真驗證了該算法的重構性能優(yōu)于

4、基于小波基的圖像傳輸方案。最后，論文結合小波變換，通過改進了空間方向樹的關聯(lián)方式，研究了基于小波-Contourlet變換的SPIHT圖像編解碼算法。論文的相關驗證結果表明，基于小波-Contourlet變換的SPIHT圖像編解碼算法在低碼率下能獲得更好的圖像重構性能。
　　論文的研究結果表明，基于壓縮感知框架的圖像壓縮傳輸是可行的?；诘兔芏燃軜嫷膲嚎s感知技術具有測量矩陣確定、重構性能好等優(yōu)點，GSM中的Jeffreys和Lap