Image compressed sensing based on Markov random field model in wavelet domain

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2011.02.009

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Image compressed sensing based on Markov random field model in wavelet domain

更新时间：2025-09-01

- Image compressed sensing based on Markov random field model in wavelet domain
- Vol. 37, Issue 2, Pages: 172-177(2011)
- 作者机构：
  
  1. 1:燕山大学信息科学与工程学院
  2. 2:北京邮电大学信息与通信工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2011.02.009
  CLC：
- Published：2011
- 稿件说明：
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Image compressed sensing based on Markov random field model in wavelet domain[J]. 2011, 37(2): 172-177.
DOI：

Image compressed sensing based on Markov random field model in wavelet domain[J]. 2011, 37(2): 172-177. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2011.02.009.

摘要

目前在压缩传感重构算法中利用图像的可稀疏性表示先验知识

从比奈奎斯特采样少得多的观测值中恢复原始图像。除了稀疏性之外

邻域系数的相关性也可以作为先验知识加速重构算法收敛。为了克服目前算法中没有利用邻域系数相关性的缺点

提出了基于小波域马尔可夫随机场模型的压缩传感图像重构算法

根据显著性度量对变换系数进行分类得到具有马尔可夫性的初始掩模

利用ICM算法完成掩模优化

实现系数更新

并将算法与未考虑邻域相关性的算法进行了比较。实验结果证明了算法的有效性。

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