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基于MATLAB的图像压缩感知算法的实现.doc50页
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毕业设计(论文)
名称 基于MATLAB的图像压缩感知
算法的实现
电气工程系
专业:电子信息工程
第1章 绪论 3
1.1 研究背景和意义 3
数据压缩技术 4
1.2.1 传统数据压缩技术 4
1.2.2 压缩感知理论(Compressed/Compressive Sensing/Sampling, CS) 5
1.3 无线传感器网络 7
1.3.1 无线传感器网络概述 7
1.3.2 无线传感器网络数据压缩的必要性 9
1.4 本文主要工作和内容安排 10
第2章 压缩感知理论 11
2.1压缩感知的前提条件?稀疏性和不相干性 11
2.2 三个关键技术 14
2.3信号的稀疏表示 15
2.4 观测矩阵设计 17
2.5 稀疏信号的重构 19
2.6 重构算法 20
2.7 压缩感知优势及不足 21
2.8 压缩感知在传感网中的观测方式 22
第3章 压缩感知理论应用概述 24
3.1 压缩成像 24
3.2 模拟信息转换 24
3.3 生物传感 25
3.4 本章小结 25
第4章 CS在无线传感网中的应用 26
4.1 研究背景 26
4.1.1 基于感知数据相关性的压缩 26
4.1.2传统压缩重构方法 27
4.1.3 图像压缩重构质量的评价 27
4.2 压缩感知理论算法对一维信号的实现 29
4.2.1 CS用于WSN的优势 29
4.2.2 观测重构模型 30
4.2.2 正交匹配追踪算法(OMP) 30
4.2.3 算法的实现及结果分析 31
4.3 压缩感知理论算法对二维图像重构的实现 35
4.3.1 基于小波变换的分块压缩感知理论 35
4.3.2 实现步骤 36
4.3.3 重构结果及分析 39
4.4 本章小结 42
第5章 总结与展望 43
5.1 工作总结 43
5.2 后续展望 43
参考文献 44
数据压缩技术是提高无线数据传输速度的有效措施之一。传统的数据压缩技术是基于奈奎斯特采样定律进行采样,并根据数据本身的特性降低其冗余度,从而达到压缩的目的。近年来出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)则不受制于奈奎斯特采样定律,它是采用非自适应线性投影来保持信号的原
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基于压缩感知的遥感图像融合方法
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压缩域遥感图像融合方法研究
【摘要】：给出了基于压缩感知的全色和多光谱图像融合方法.分块压缩感知实现速度快、存储需求小,为海量遥感数据的压缩测量提供了有效策略.同时,利用小波变换的多分辨率特性,实现了压缩采样的多尺度融合.最后采用全变分技术重构融合图像.实验结果表明,与传统小波融合方法相比较,所提方法融合结果具有更高的空间分辨率和更好的光谱相关性.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
遥感图像融合是通过高级影像处理来获取高空间分辨率的多光谱遥感影像.通常,全色影像具有较高的空间分辨率,但缺乏光谱信息;多光谱影像光谱信息丰富,但其空间分辨率低.[1]如何将丰富的空间信息与光谱信息整合,是遥感图像融合需要解决的问题.遥感图像融合系统有三种类型,包括
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【参考文献】
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