基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法

被引:7
作者
张帆 [1 ,2 ]
闫秀秀 [1 ]
机构
[1] 中国矿业大学(北京)机电学院
[2] 中国矿业大学(北京)现代教育中心
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
矿井视频监控图像; 分块压缩感知; 离散傅里叶变换矩阵; 正交匹配追踪算法; 峰值信噪比;
D O I
暂无
中图分类号
TD65 [矿山信号与通信]; TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪(OMP)算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比(PSNR)提高4 d B5 d B;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 d B4 d B,重构时间缩短至少80%以上。
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