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方向提升小波变换域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知被引量：2: 2014年; 针对压缩感知(CS)重构算法在实际应用中自然图像的小波变换系数往往无法稀疏的问题,提出了一种方向提升小波变换(DLWT)域稀疏滤波的自然图像贝叶斯压缩感知算法(DLWT-SFTSW-BCS)。首先对自然图像进行方向提升小波变换得到小波变换系数;然后在随机测量之前利用稀疏滤波切除小系数,消除了小系数对大系数重构时的混叠干扰;最后结合小波树结构的贝叶斯压缩感知重构算法得到自然图像的重构图像。实验结果表明,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,DLWT-SF-TSW-BCS算法的重构峰值信噪比最大可提高10dB。; 侯兴松张兰; 关键词：图像压缩感知贝叶斯混叠

基于压缩感知的SAR图像鲁棒编码传输被引量：4: 2014年; 目的尽管传统的联合信源信道编码方案可以获得高效的压缩性能,但当信道恶化超过信道编码的纠错能力时会导致解码端重构性能的急剧下降;为此利用压缩感知的民主性提出一种鲁棒的SAR图像编码传输方案,且采用了一系列方法提高该方案的率失真性能。方法考虑到SAR图像丰富的边缘信息,采用具有更强方向表示能力的方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,且为消除压缩感知中恢复非稀疏信号时存在的混叠效应,采用了稀疏滤波方法保证大系数的精确恢复,在解码端采用了高效的Bayesian重建算法获得图像的高性能重建。结果在同等码率下,与传统的联合信源信道编码方案CCSDS-RS相比,本文方案可以实现更加鲁棒的编码传输,当丢包率达到0.05时,本文方案DSFB-CS获得的重建性能明显要高于CCSDS-RS;与基于Bayesian重建算法TSW-CS的传统方案相比,本文方案可提高峰值信噪比(PSNR)3.9 d B。结论本文方案DSFB-CS实现了SAR图像的鲁棒传输,随着丢包率的上升,DSFB-CS获得的重建性能缓慢下降,保证了面对不稳定信道时,解码端可以获得相对稳定的重构图像。; 侯兴松田文文龚晨; 关键词：压缩感知合成孔径雷达

SAR复图像数据的CCSDS-IDC编码性能分析与四叉树编码被引量：1: 2014年; 目的 CCSDS-IDC(国际空间数据系统咨询委员会-图像数据压缩)是NASA制定的基于离散小波变换(DWT)尺度间衰减性的空间图像数据压缩标准,适用于合成孔径雷达(SAR)幅度图像及各类遥感图像的压缩。然而,与光学图像不同,常见的SAR图像都是复图像数据,其在干涉测高等许多场合具有广泛应用,分析研究CCSDSIDC对SAR复图像数据的编码性能具有重要的应用价值。方法由于SAR复图像数据不具有尺度间的衰减性,因此将其用于SAR复图像数据编码时性能较低。考虑到SAR复图像数据离散小波变换(DWT)系数呈现出聚类特性,提出将四叉树(QC)用于DWT域的SAR复图像数据编码,发现QC对SAR复图像数据具有高效的压缩性能。结果实验结果表明,在同等码率下,对基于DWT的SAR复图像数据压缩,QC比CCSDS-IDC最多可提高幅度峰值信噪比4.4 dB,平均相位误差最多可降低0.368;与基于方向提升小波变换(DLWT)的CCSDS-IDC相比,QC可提高峰值信噪比3.08 dB,降低平均相位误差0.25;对其他类型的图像压缩,基于聚类的QC仍能获得很好的编码性能。结论 CCSDS-IDC对SAR复图像数据编码性能低下,而QC能获得很好的编码性能。对应于图像平滑分布的尺度间衰减性,其在某些特殊图像中可能不存在,而对应于图像结构分布的聚类特性总是存在的,故在基于DWT的图像编码算法设计中,应优先考虑利用小波系数的聚类特性,从而实现对更多种类图像的高效编码。; 侯兴松韩敏龚晨

合成孔径雷达图像的贝叶斯压缩感知重构算法被引量：3: 2013年; 针对目前合成孔径雷达(SAR)图像压缩感知重构算法没有充分利用小波系数相关性的缺点,提出了一种综合利用尺度间衰减性和尺度内方向能量聚集性的SAR图像贝叶斯压缩感知重构算法(DLWT-TDC)。首先采用方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,然后在3个高频子带中分别使用3×5、5×3、5×5邻域设计了具有方向和空间局部自适应的先验概率分布模型,最后利用马尔科夫链蒙特卡罗采样的贝叶斯推理恢复出图像的小波系数,进而得到重构图像。实验结果表明,DLWT-TDC算法在采样率为50%～90%下可以提高图像的重构性能,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重构算法相比,在90%高采样率下的重构性能可提高3dB左右。; 侯兴松张兰肖琳; 关键词：合成孔径雷达贝叶斯推理压缩感知

利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法: 2013年; 针对目前压缩感知图像重建算法没有充分利用图像小波系数尺度内相关性的缺点,提出一种上下文建模的Bayesian压缩感知重建(CBCS)算法。该算法假定图像的小波系数服从参数未知的spike-and-slab概率模型,先通过一种新的上下文建模方法得到待估计小波系数邻域内的上下文矢量,然后根据待估计系数与上下文矢量的相关性及其父亲系数的状态,推测待估计系数为显著系数的概率,最后根据待估计系数的概率,采用马尔科夫链-蒙特卡洛采样的Bayesian推理从观测向量中恢复出图像的小波系数,进而得到重建图像。实验结果表明,CBCS算法可以自适应于图像内容的变化,与仅利用尺度间相关性的小波树结构的压缩感知重建算法相比,在0.9的采样率下,重构性能最大可提高近2dB。; 侯兴松孙锦强; 关键词：上下文建模压缩感知图像重建

拉曼特征峰提取在多组分混合溶液检测中的应用被引量：1: 2014年; 拉曼光谱作为一种快速、无损检测技术受到越来越多的关注,已经广泛应用于食品安全监督、纺织纤维分析、危险品和毒品的检测、考古鉴定等多个领域。本文主要利用不同物质的拉曼光谱所具有的明显特征峰,提出了一种基于拉曼光谱特征峰提取的多组分混合溶液检测方法。该方法可以直接测得混合溶液的激光拉曼光谱,然后经过光谱预处理与特征峰提取、特征峰匹配的方法,能够定性的识别出混合溶液中的主要物质成分。利用甲醇、甲苯、丙酮、乙醇分别进行混合识别,从而验证了算法的有效性。实验结果表明,整个识别过程快速、有效,需要样品量少、无需前处理,测试过程对样品无损,不产生化学污染物,是对混合溶液检测的一种有效方法。; 侯兴松张健镡云; 关键词：拉曼光谱

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