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基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡分块压缩感知算法
杜秀丽, 张薇, 陈波
计算机应用
2018, 38 (12):
3541-3546.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018051039
基于矩阵置换的分块压缩感知（BCS）引入矩阵置换的策略，使复杂子块和稀疏子块向介于两者中间的稀疏度水平变化，用单一采样率采样时可以减少块效应，但仍存在块间稀疏度均衡效果较差的问题。为了得到更好的重构效果，提出基于波浪式矩阵置换的稀疏度均衡BCS（BCS-RMP）算法。首先，在采样前对图像进行矩阵置换的预处理，通过波浪式置换矩阵对图像各子块的稀疏度进行均衡；然后，采用相同的测量矩阵对子块进行采样，在解码侧进行重构；最后，通过波浪式置换逆矩阵对重构结果进行逆变换得到最终的重构图像。仿真结果表明，与现有矩阵置换算法相比，当选择合适的子块大小和采样率时，所提波浪式矩阵置换算法可有效提高图像的重构质量，且能更准确地体现细节信息。
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