改進的MP稀疏分解方法在圖像壓縮中的應用.pdf

1、近年來,隨著科學技術的不斷發(fā)展,圖像作為最常用的信息載體之一被廣泛應用于各個領域,數(shù)字圖像處理技術也逐漸引起了人們的關注。而圖像壓縮作為數(shù)字圖像處理中的一個基本環(huán)節(jié),具有重要的地位。匹配追蹤稀疏分解方法(Matching Pursuit Sparse Decomposition)是一種非正交的分解方法,分解結果十分簡潔,在圖像壓縮方面顯示出了巨大的潛力。本文在圖像壓縮的背景下對匹配追蹤稀疏分解方法進行了研究,具體內(nèi)容如下:
　　首

2、先,研究了信號稀疏分解的基本理論,在此基礎上給出了 MP稀疏分解方法的計算流程,分析了計算過程的復雜度并說明算法的匹配殘差隨著分解過程呈指數(shù)級衰減,仿真實驗中,通過在Gabor原子庫上使用不同個數(shù)的原子重建數(shù)字信號,說明了分解結果的稀疏性。
　　其次,根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的特點,研究了用于圖像稀疏分解的非對稱過完備原子庫,給出了進行圖像稀疏分解時生成過完備原子庫的參數(shù)離散化方式。在充分研究了人工魚群算法的基礎上,使用人工魚群算法計算 MP