基于塊約束和粒子群優(yōu)化的非凸壓縮感知圖像重構(gòu)

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1、怒麥丟巧媒處國(guó)碩±學(xué)位論文胃．．雜圓基于塊賄稼子群餘的非凸Ｉ臟諭醒重構(gòu)作者齡全昌艷＊■指導(dǎo)教ｉｐ姓名、職稱(chēng)劉芳教授ｙ申請(qǐng)學(xué)位類(lèi)別工學(xué)碩±西安電子科技大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性（或創(chuàng)新性）聲明乘承學(xué)校嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)風(fēng)和優(yōu)良的科學(xué)迸徳，本人聲明所呈交的論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究。盡我所知，除了文中特別加從標(biāo)注和致謝工作及取得的研究成果論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研巧成巧；也不包含中所羅列的內(nèi)群從外，一它教巧機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使用過(guò)的材料。與巧間工為獲得西安電子科技大學(xué)或其作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)

2、巧己化論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。一擔(dān)切法律貴任。學(xué)位論文若有不實(shí)么處，本人承八．：店急口期／義：本人簽名西安電子科技大學(xué)關(guān)于論文使用授權(quán)的說(shuō)明日］；研究生在本人完全了解西安電子科技大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定，Ｉ校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬于即安電子科技大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保留送交可公布論文的全部或部分內(nèi)容，化許采畜閱、借閱論文；學(xué)校論文的復(fù)印件，允許Ｗ影印。同時(shí)本人保證，獲得學(xué)位后結(jié)合學(xué)位論文研、縮印或其它復(fù)制手段保存論文署名單位為西安電子科技大學(xué)。究成果撰寫(xiě)的文章，＂＂授。后適用權(quán)書(shū)解密本化＾

3、年保密的學(xué)位論文Ｔ４Ｉ：冷師簽名－惡－導(dǎo)人簽：名本和－！：知心中如－日期八抖：期口學(xué)校代碼10701學(xué)號(hào)1303121714分類(lèi)號(hào)TP751密級(jí)公開(kāi)西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文基于塊約束和粒子群優(yōu)化的非凸壓縮感知圖像重構(gòu)作者姓名：全昌艷一級(jí)學(xué)科：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)二級(jí)學(xué)科：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)學(xué)位類(lèi)別：工學(xué)碩士指導(dǎo)教師姓名、職稱(chēng)：劉芳教授學(xué)院：計(jì)算機(jī)學(xué)院提交日期：2015年12月Non-convexCompressedSensingImageReconstructionBasedonBlockConstraintandParticleSwar

4、mOptimizationAthesissubmittedtoXIDIANUNIVERSITYinpartialfulfillmentoftherequirementsforthedegreeofMasterinComputerScienceandTechnologyByQuanChangYanSupervisor:LiuFangProfessorDecember2015摘要摘要壓縮感知(CompressedSensing，CS)理論是信號(hào)處理領(lǐng)域中的一種新理論。CS理論主要包括三個(gè)方面：信號(hào)的稀疏表示，觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)和信號(hào)重構(gòu)。其中，信號(hào)重構(gòu)是CS理論的關(guān)鍵和核心

5、?；谶M(jìn)化的壓縮感知重構(gòu)算法如遺傳和克隆選擇兩階段優(yōu)化算法雖然能獲得較好的重構(gòu)效果，但是算法的重構(gòu)時(shí)間太長(zhǎng)，不利于實(shí)時(shí)應(yīng)用。因此本文將收斂速度較快的粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用到非凸壓縮感知圖像重構(gòu)問(wèn)題中，設(shè)計(jì)了幾種搜索策略和相關(guān)算子，提出了幾種相應(yīng)的重構(gòu)方法。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下：本文在基于過(guò)完備字典和圖像分塊策略的非凸壓縮感知框架下，利用從圖像塊的壓縮觀測(cè)中對(duì)圖像塊結(jié)構(gòu)估計(jì)的重構(gòu)模型來(lái)構(gòu)造冗余子字典。針對(duì)光滑塊具有大斑塊的特點(diǎn)，取Ridgelet冗余字典中每個(gè)方向的前5個(gè)尺度的子字典作為其重構(gòu)時(shí)的冗余子字典。對(duì)單方向塊，將其方向和Ridgelet冗余字典中與其左右相鄰的

6、4個(gè)方向的子字典作為其重構(gòu)時(shí)的冗余子字典。對(duì)多方向塊，使用整個(gè)Ridgelet冗余字典作為其重構(gòu)時(shí)的字典。本文提出了基于Ridgelet冗余字典和交叉的粒子群優(yōu)化重構(gòu)方法，設(shè)計(jì)了新的粒子群初始化優(yōu)化方案，對(duì)光滑塊和單方向塊設(shè)計(jì)了基于分組策略的粒子群。對(duì)光滑塊，種群中每組粒子代表其冗余子字典中的一個(gè)尺度，且每個(gè)粒子的方向是隨機(jī)的，但保證該粒子至少包含15個(gè)方向。對(duì)單方向塊，每組粒子代表其冗余子字典中的一個(gè)方向。對(duì)多方向塊，每個(gè)粒子代表Ridgelet冗余字典中的兩個(gè)方向，其中一個(gè)方向與該粒子編號(hào)相同，另一個(gè)方向從剩下的方向中隨機(jī)選擇一個(gè)。對(duì)于光滑塊，考慮到尺度參數(shù)更敏

7、感，著重搜索其尺度最優(yōu)原子組合。對(duì)單方向塊和多方向塊，引入了交叉算子以更好地搜索原子在方向上的最優(yōu)組合。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的可行性，且重構(gòu)時(shí)間短。本文還提出了基于交叉和原子方向約束的粒子群優(yōu)化重構(gòu)方法，粒子群初始化方案和上面提出的方法相同，針對(duì)單方向和多方向塊，設(shè)計(jì)了基于原子方向約束的粒子更新算子，同時(shí)搜索方向和尺度上的最優(yōu)原子組合。本文與其它幾種方法包括兩階段優(yōu)化方法進(jìn)行了對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不但可行而且有效，且重構(gòu)時(shí)間大大縮短，重構(gòu)視覺(jué)效果好，PSNR值和SSIM值都比其它幾種方法高。最后，對(duì)實(shí)驗(yàn)中的一些關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞：圖像塊