基于混合范数重构的图像压缩感知多描述编码

【摘要】信号在恶劣信道传输时,数据包在噪声的干扰下,时常出现数据差错或数据丢失等问题,给接收端的有效解码和信号恢复带来困难。多描述编码因其可以解决数据在不可靠信道下的实时传输受到越来越广泛的关注。通过多描述编码,将原始信号按照一定的规则划分为多个描述,并通过相互独立的信道进行传输,接收端只需要接收到一个完整的描述,就可以恢复出质量可被接受的信号,大大提高了传输系统的抗丢包能力,增强了信号的鲁棒性。多描述编码的信号恢复质量依赖于所接收到的描述个数,收到的描述越多,则恢复质量越好,但是描述的增加会使编码端的复杂度上升,同时编码效率降低,近年来兴起的压缩感知理论可以有效解决这一问题。压缩感知理论可以通过远少于奈奎斯特采样定理的样本数来获得信号的全部信息。将压缩感知的每一次观测当作是对原信号的一次描述,可以将压缩感知理论和多描述编码有效的结合起来,为高效编码以及信息的可靠传输提供新的思路。本文主要对图像信号进行压缩感知多描述编码研究。通过小波变换,获得图像的高低频子带,对稀疏性较好的高频子带进行压缩感知观测,分离高低频系数为两个描述进行传输。在接收端,采用混合范数算法、BP算法和OMP算法对图像进行重构。与基于单一范数的BP算法和基于贪婪迭代的OMP算法相比,混合范数算法对实现重构所要求的已知条件少于以上两种算法。在噪声分布和信号稀疏度都未知的情况下,通过混合范数公式中对噪声干扰的限制,算法对噪声环境的适应能力大大提高,在高斯白噪声条件下表现出较好的重构性能。仿真实验表明,相比于单一描述,多描述方式可以有效提高信号的抗丢包能力。在含有噪声的系统中,具有良好抗噪声性能的混合范数算法可以获得比BP算法和OMP算法更高的图像恢复质量,更加适用于实际的通信环境。
【作者】王光钰；
【导师】岳殿武；王莹；
【作者基本信息】大连海事大学，电子与通信工程，2014，硕士
【关键词】图像处理；多描述编码；压缩感知；混合范数重构；

【参考文献】
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