基于压缩感知的道路交通图像处理及重构算法研究

在现代道路交通图像处理的研究中,由于传统图像数据压缩采样受到带宽限制,导致重构图像数据含的有用信息量偏少.为此,提出一种压缩感知的道路交通图像处理方法,提高了重要信息含量且大大减少了交通图像数据存储空间.首先,在采样率为0.6的情况下,在dbN系列小波基变换下以分段正交匹配追踪(StOMP)算法对原图像进行重构仿真,研究了不同阶数消失矩的小波稀疏表示与重构图像性能的关系.其次,研究了不同采样率对图像重构性能的影响,包括重构时间、重构误差、峰值信噪比.最后,用BP,OMP,StOMP算法对图像重构进行研究,为道路交通图像数据存储和图像重构提供了理论基础.