分块压缩感知

资 源 简 介

分块压缩感知

详 情 说 明

压缩感知是一种突破奈奎斯特采样定理的信号采集技术，特别适合处理具有稀疏性的自然图像。针对大尺寸图像处理的内存和计算效率问题，分块压缩感知成为实用化的关键技术路径。

分块处理的核心思想是将整幅图像划分为多个不重叠或部分重叠的子块，每个子块独立进行压缩采样和重构。这种处理方式带来三个显著优势：降低单次处理的数据维度、便于并行计算、适应内存限制。实际应用中通常采用8×8或16×16的块尺寸，需要在块效应抑制和计算效率之间取得平衡。

变换域选择直接影响稀疏表示效果：离散小波变换(DWT)通过多分辨率分析捕捉图像的边缘信息；离散余弦变换(DCT)更擅长表示平滑区域；轮廓波变换(Contourlet)能有效捕获二维图像中的几何结构；而双树离散小波变换(Dual-tree DWT)通过复数变换改善方向选择性。实验表明，对于纹理复杂的图像，双树小波变换通常能获得最佳的PSNR指标。

重构算法层面，各图像块可并行实施OMP、CoSaMP等贪婪算法，或采用BPDN等优化模型。需要注意的是，分块处理会导致明显的块效应，后续需要通过重叠分块或全变分正则等方法进行后处理。最新研究趋势是将深度学习的先验知识与传统优化算法结合，在分块框架下实现更高质量的重构。