小波树结构在贝叶斯压缩感知图像重构中的应用研究

结合贝叶斯和压缩感知理论,提出了一种基于小波变换的图像压缩和重建方法。这种算法充分利用了小波变换系数的结构特征和相关性,有效地提高了图像的压缩比例和重建精度。对小波变换的尺度系数采用基于预测的恢复算法；对高频系数的恢复结合了贝叶斯理论和压缩感知理论,采用了一种基于回归模型的方法,通过高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验分布,以限制系数的稀疏性。该方法能够得到未知参数的一组具有较高概率的模型,从而实现系数在mmse意义下的重建。与现有的图像压缩方法以及其它基于压缩感知的图像压缩方法相比,该算法能够获得较高的图像重建质量和较大的图像压缩比。