压缩感知理论的应用与进展

刘 川莉, 汤 科元, 吴 宗亮, 张 超洋
宜宾学院

摘要

压缩感知理论是一种革命性的信号采样与重构方法，通过从少量的测量中恢复原始信号，极大地降低了数据采集与传输的成本。自其提出以来，压缩感知理论在信号处理、图像重建、视频编码等领域得到了广泛的研究和应用。本文综述了压缩感知理论的基本原理、算法模型和相关应用，并对其在不同领域中的发展进行了概述和评估。同时，本文还探讨了当前压缩感知理论研究面临的挑战和未来的发展方向。

关键词

压缩感知;信号;图像处理

参考

[1]张曼.基于压缩感知技术的专利技术综述[J].数字通信世界,2020(06):50+53.[2]郭 凯 . 压 缩 感 知 及 其 在 深 度 学 习 中 的 应 用 [D].山 东 大学,2022.DOI:10.27272/d.cnki.gshdu.2022.004972.[3]李彤. 基于深度学习的压缩感知图像重构算法研究[D].西安工业大学,2023.DOI:10.27391/d.cnki.gxagu.2023.000042.[4]张国平,牟忠德.基于压缩感知的医学图像重建方法[J].生物医学工程学进展,2019,40(04):187-189+195.[5]周辰. 基于压缩感知的探地雷达成像技术研究[D].桂林电子科技大学,2022.DOI:10.27049/d.cnki.ggldc.2022.000884.[6]康峥,黄志华,赖惠成.基于深度压缩感知的语音增强模型[J].声学 技 术 ,2022,41(06):862-870.DOI:10. 16300/j.cnki. 1000-3630.2022.06.011.[7]王雪琼,郭静波.动态压缩感知理论研究综述[J].电子测量与仪器学报,2020,34(10):1-16.DOI:10.13382/j.jemi.B2003014.[8]Yun L,Lingxia L,Shanlin S, et al. Pilot design for underwater MIMO cosparse channel estimation based on compressed sensing[J]. International Journal of Distributed Sensor Networks,2021,17(6).[9]阳华芮. 基于稀疏表示的 SAR 图像压缩感知重建算法研究[D].西南科技大学,2022.DOI:10.27415/d.cnki.gxngc.2022.000032.[10]关一凡. 基于压缩感知的图像视觉安全加密算法研究[D].长安大学,2022.DOI:10.26976/d.cnki.gchau.2022.000904.[11]李彤,肖锋,张文娟等.基于深度学习的压缩感知图像重构算法综 述 [J].微 电 子 学 与 计 算 机 ,2022,39(12):1-12. DOI:10.19304/J.ISSN1000-7180.2022.0320.[12]郭文彬,李春波,雷迪等.基于联合稀疏模型的 OFDM 压缩感知信 道 估 计 [J].北 京 邮 电 大 学 学 报 ,2014,37(03):1-6.DOI:10. 13190/j.jbupt.2014.03.001.[13]Liu T,Sun M,Liu Y, et al. ADMM based low-rank and sparse matrix recovery method for sparse photoacoustic microscopy[J]. Biomedical Signal Processing and Control,2019,52.[14]许富景,陈长颖,杜少成.基于改进 CNN 的压缩感知自然图像重建方法[J].中国测试,2022,48(09):7-16.[15]张锐峰. 压缩感知视频编码的高性能解码算法研究[D].哈尔滨工业大学,2020.DOI:10.27061/d.cnki.ghgdu.2020.005418.[16]郄有田,宋萍,郝创博.无线传感网络中大数据量压缩感知编解码算法[J].计测技术,2019,39(03):28-33.[17]李修寒,朱松盛.基于压缩感知理论的医学图像重构算法研究现状[J].生物医学工程学进展,2014,35(04):216-218+242.[18]周辰. 基于压缩感知的探地雷达成像技术研究[D].桂林电子科技大学,2022.DOI:10.27049/d.cnki.ggldc.2022.000884.