发布时间 : 星期四 文章基于MATLAB的图像压缩感知算法的实现（含源文件）更新完毕开始阅读828f2d4e0029bd64793e2c4c
毕业设计（论文）
课题 名称
基于MATLAB的图像压缩感知 算法的实现
目录
目录 ......................................................... I
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第1章 绪论 .................................................. 6
1.1 研究背景和意义 ..................................................... 6 1.2 数据压缩技术 ...................................................... 7 1.2.1 传统数据压缩技术 ................................................. 7 1.2.2 压缩感知理论（Compressed/Compressive Sensing/Sampling, CS） ...... 8 1.3 无线传感器网络 .................................................... 10 1.3.1 无线传感器网络概述 .............................................. 10 1.3.2 无线传感器网络数据压缩的必要性 .................................. 12 1.4 本文主要工作和内容安排 ............................................ 13
第2章 压缩感知理论 ......................................... 14
2.1压缩感知的前提条件—稀疏性和不相干性 .............................. 14 2.2 三个关键技术 ...................................................... 17 2.3信号的稀疏表示 .................................................... 18 2.4 观测矩阵设计 ...................................................... 20 2.5 稀疏信号的重构 .................................................... 22 2.6 重构算法 .......................................................... 23 2.7 压缩感知优势及不足 ................................................ 24 2.8 压缩感知在传感网中的观测方式 ...................................... 25
第3章 压缩感知理论应用概述 ................................. 27
3.1 压缩成像 .......................................................... 27 3.2 模拟信息转换 ...................................................... 27 3.3 生物传感 .......................................................... 28 3.4 本章小结 .......................................................... 28
第4章 CS在无线传感网中的应用 .............................. 29
4.1 研究背景 .......................................................... 29 4.1.1 基于感知数据相关性的压缩 ........................................ 29 4.1.2传统压缩重构方法 ................................................ 29
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4.1.3 图像压缩重构质量的评价 .......................................... 30 4.2 压缩感知理论算法对一维信号的实现 .................................. 32 4.2.1 CS用于WSN的优势 ............................................... 32 4.2.2 观测重构模型 .................................................... 33 4.2.2 正交匹配追踪算法（OMP） ......................................... 33 4.2.3 算法的实现及结果分析 ............................................ 34 4.3 压缩感知理论算法对二维图像重构的实现 .............................. 38 4.3.1 基于小波变换的分块压缩感知理论 .................................. 38 4.3.2 实现步骤 ........................................................ 39 4.3.3 重构结果及分析 .................................................. 42 4.4 本章小结 .......................................................... 45
第5章 总结与展望 ........................................... 46
5.1 工作总结 .......................................................... 46 5.2 后续展望 .......................................................... 46
参考文献 .................................................... 47 致谢 ........................................................ 49 附录 ........................................................ 50
摘要
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
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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始结构，以直接采集压缩后的数据的方式，从尽量少的数据中提取尽量多的信息。
本文阐述了压缩感知方法的基本原理，分析了CS理论框架及关键技术问题，介绍了压缩感知技术应用于无线传感的优势，并着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，对研究中现存的难点问题进行了探讨。并运用matlab软件，在离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）分块CS的基础上，采用正交匹配追踪算法（OMP）实现了对一维信号和二维图像的高概率重构。将重构结果与原始信号对比，结果表明，只要采样数M（远小于奈奎斯特定理所需要的采样率）能够包含图像所需要的有用信息时，CS算法就能精确的完成对图像的重构，并且重构效果也比较好。
关键词：压缩感知 无线传感 正交匹配 稀疏表示 观测矩阵
Abstract
The data compression technology is one of the efficient measures for increasing the
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