吉林大学学报(信息科学版) ›› 2020, Vol. 38 ›› Issue (3): 341-347.
唐新闰1,刘彦彤2,张岩1,赵玉莹1,关正昊1
TANG Xinrun1,LIU Yantong2,ZHANG Yan1,ZHAO Yuying1,GUAN Zhenghao1
摘要: 针对传统方法进行岩心图像压缩感知重构时,在低码率下容易产生细节丢失的问题,提出一种基于
K-SVD( K-Singular Value Decomposition) 超完备字典学习的压缩感知重构算法。首先根据分块压缩感知理论,将
岩心图像分块,采用高斯随机矩阵对相应层级的图像块进行观测,得到对应的观测值块,然后用MMSE
( Minimum Mean Squareerror Estimation) 方法获得初始解的估计并利用提示小波进行滤波,通过全局阈值的思想
得到自适应阈值,最后利用K-SVD 字典结合Landweber 迭代实现压缩与重构。实验结果表明,与传统方法相
比,在相同的采样率下获得的重构图像能较好地保留岩心图像的纹理信息,重构岩心图像的PSNR( Peak Signal
to Noise Ratio) 值提高约0. 1 ~ 0. 8 dB。
中图分类号: