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        基于壓縮感知理論OMP圖像分塊重構研究

        2015-08-18 10:25:30寧寰宇惠沈陽鐵路信號有限責任公司遼寧沈陽110000
        科技傳播 2015年23期
        關鍵詞:鐵路信號分塊信號處理

        寧寰宇,吳 惠沈陽鐵路信號有限責任公司,遼寧沈陽 110000

        基于壓縮感知理論OMP圖像分塊重構研究

        寧寰宇,吳惠
        沈陽鐵路信號有限責任公司,遼寧沈陽110000

        本文研究壓縮感知對一維信號處理的方法,將該思想應用于圖像處理領域。通過將圖像分塊,得到帶壓縮數(shù)據(jù),經(jīng)DCT變換,使得圖像信號映射到其稀疏區(qū)域。將壓縮信號,采用OMP算法,恢復得到分塊圖像,實現(xiàn)圖像重構。

        壓縮感知;圖像處理;OMP

        基于稀疏表示的壓縮感知(CS)是信號處理領域的研究前沿,不同于傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理, 這種信號處理算法極大的降低采樣率,能夠應用于許多稀疏信號應用領域[1]。

        該領域的關鍵問題集中在信號的重構算法上,基于匹配追蹤算法(Matching Pursuit,MP),能夠在信號被采樣后,直接提取其特征量。由于其迭代結果都是非最優(yōu)的,因此,迭代多次才能獲得收斂。正交匹配追蹤算法,即OMP算法與MP算法相同,均采用原子選擇準則,不同的是,該算法通過遞歸處理選擇的原子集合,以此保證迭代最優(yōu),有效的減少迭代次數(shù)[2]。

        1 壓縮感知與OMP算法

        1.1壓縮感知

        信號壓縮處理中,先對待壓縮數(shù)據(jù)進行采樣,采樣頻率高于信號帶寬二倍。將取得的采樣值,變換到其稀疏域上,獲取相應系數(shù)。去掉編碼中不必要的零值或接近零值,保留有效值。對保留的有效值進行編碼后儲存或傳輸。很明顯,這樣處理流程對信號采集端,產(chǎn)生巨大壓力,而計算量的增加并沒有縮減時間,同時浪費采樣資源。壓縮感知理論,能夠避免采樣頻率的限制,而將計算復雜部分交給解碼端實現(xiàn),通過這種手段,能夠降低采集端的計算量,實現(xiàn)高效傳輸。

        假設,某一維信號x,為一信號的子項,各項數(shù)據(jù)都在實數(shù)域上,其表達式定義為,長度為N。對該信號進行CS采樣,得到y(tǒng)值,定義為觀測信號,這種過程可以表示為:

        觀測值y長度小于N,設為M,稱矩陣Φ為觀測矩陣,矩陣大小為MN×。研究的圖像信號通常為非稀疏,因此,需要將x變換到其某一稀疏域上,即

        其中,為信號x稀疏變換后所得的變換值,稀疏度用K表示。

        合并上述兩公式,得到

        由于式(1)需要解出的x是欠定方程的未知數(shù),無法直接從觀測值計算得到方程解。因此,求解目標轉(zhuǎn)變?yōu)樵摲匠探M所有解中,最稀疏的x值,即為CS壓縮信號恢復值。問題轉(zhuǎn)換為0P求解最優(yōu)0l范數(shù)問題。

        上式求解是一個NP問題,結合CS理論約束等距性RIP(Restricted Isomtry Proper)條件,則能夠高概率重構原始信號。

        l范數(shù)最小化問題可使用基追蹤求解,并轉(zhuǎn)換為線性問題,通過凸優(yōu)化算法求解。

        1.2OMP算法步驟

        輸入數(shù)據(jù)包括:觀測矩陣、采樣值、稀疏度,分別用Φ、y、K表示。

        輸出無法精確求出,因此以x的K-稀疏逼近x代替。

        1)令殘差0ry=,索引集0Λ非空,迭代次數(shù)1t=。

        1

        4)利用最小二乘法逼近待重構數(shù)據(jù)近似解:

        5)更新殘差值:

        6)判斷tK>,若滿足則不再更新殘差,反之,從步驟2)開始繼續(xù)執(zhí)行。

        雖然OMP算法與MP算法,同樣運用原子選擇原則,但其不同點,在于迭代中通過遞歸后,所選全部原子得到正交化處理,因而,能夠減少該算法的迭代次數(shù)[3]。

        2 重構分析及梯度判決

        2.1圖像分塊重構步驟

        1)對待處理圖像A分成相等大小的正方塊,假定待測圖像大小為N*N,其每塊分解成n*n大小。分塊過小不利于CS正確處理,分塊過大,會使迭代次數(shù)增加,不利于計算。經(jīng)測試,本文試驗256*256的圖像,選取塊大小為4*4。

        2)對分塊圖像進行二維DCT變換。針對4*4圖像,選取相同的觀測矩陣,常規(guī)采用高斯矩陣。應用CS理論,觀測分塊圖像,得到測量值。

        3)根據(jù)測量值和觀測矩陣,應用OMP算法恢復數(shù)據(jù),得到塊重構圖像。

        2.2實驗結果與分析

        本文使用matlab仿真,實現(xiàn)圖像經(jīng)過CS采樣,分塊時域圖像DCT變換。所得結果如圖1所示。應用OMP算法,將分塊圖像重構結果,如圖2所示。計算其峰值信噪比,PSNR值為308.1476。

        3 結論

        本文研究壓縮感知理論在圖像信號方面的應用。采用壓縮感知降低采集端復雜度,應用計算能力較強設備在接收端,采用OMP算法重構圖像。試驗表明,通過選取適合的塊大小,能夠提高圖像重構質(zhì)量。

        [1]喻玲娟,謝曉春.壓縮感知理論簡介[J].電視技術,2008,32(12):16-18.

        [2]劉亞峰,劉昱,段繼忠,等.基于DSP的OMP算法實現(xiàn)及音頻信號處理[J].電聲技術,2012,36(2):60-63.

        [3]宋曉霞,李勇.壓縮感知重構算法在稀疏信號恢復中的應用[J].山西大同大學學報:自然科學版,2013,29(5):1-3.

        U28

        A

        1674-6708(2015)152-0085-01

        寧寰宇,沈陽鐵路信號有限責任公司助理工程師吳惠,沈陽鐵路信號有限責任公司助理工程師

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