一个基础贝叶斯变换的压缩感知

资 源 简 介

一个基础贝叶斯变换的压缩感知

详 情 说 明

贝叶斯变换在压缩感知中的应用是一种结合概率模型与信号采样技术的创新方法。压缩感知的核心在于通过远低于奈奎斯特采样率的测量值来重建原始信号，而贝叶斯框架则为这一过程提供了统计学的理论基础。

在一维信号处理场景中，这种方法首先对稀疏信号进行随机测量，然后利用贝叶斯概率模型推断最可能的原始信号。贝叶斯变换的优势在于能够融入先验知识，比如信号的稀疏性特征，从而提高重建质量。通过迭代更新后验概率分布，算法可以逐步逼近真实信号。

当扩展到二维图像处理时，贝叶斯压缩感知展现出更强的实用性。第一个图像例子可能展示了该方法在医学成像中的应用，能够从少量测量数据中重建出清晰的器官图像。第二个例子可能演示了在卫星遥感图像处理中的效果，证明即使在噪声较大的环境下，该方法仍能保持较好的图像质量。这两个例子共同验证了贝叶斯变换在保留图像边缘细节和纹理特征方面的优越性能。