【摘 要】
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结合贝叶斯和压缩感知理论,提出了一种基于小波变换的图像压缩和重建方法.这种算法充分利用了小波变换系数的结构特征和相关性,有效地提高了图像的压缩比例和重建精度.对小波
【机 构】
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黄山学院机电与信息工程学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金:未来无线网络体系结构与关键技术(61170233);校级科研项目(2010xkj005);教育厅科研项目(KJ2011B164)资助
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结合贝叶斯和压缩感知理论,提出了一种基于小波变换的图像压缩和重建方法.这种算法充分利用了小波变换系数的结构特征和相关性,有效地提高了图像的压缩比例和重建精度.对小波变换的尺度系数采用基于预测的恢复算法;对高频系数的恢复结合了贝叶斯理论和压缩感知理论,采用了一种基于回归模型的方法,通过高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验分布,以限制系数的稀疏性.该方法能够得到未知参数的一组具有较高概率的模型,从而实现系数在MMSE意义下的重建.与现有的图像压缩方法以及其它基于压缩感知的图像压缩方法相比,该算法能够获得较
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