混合观测压缩感知图像多描述编码

Optics and Precision Engineering(2013)

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摘要
提出一种混合观测压缩感知多描述编码方案,用于提升传统的该类编码系统的编码性能并保留其抗丢包能力。该方案采用二维离散余弦变换(DCT)观测矩阵和高斯矩阵分别对图像信号进行观测,并分别使用哥伦布码(Golomb code)及其改进的编码方案对两种观测系数进行熵编码,得到包含完整码字的二维DCT码流和仅包含部分码字的高斯观测系数码流。在解码端,利用二维DCT系数和高斯观测系数之间的相关性进行最大后验概率估计解码,成功估计出高斯观测系数的缺失码字。最后再将两种观测系数合并,采用1范数优化算法重构出原信号。针对自然图像和遥感图像的实验均表明:不同丢包情况下,用本文提出的编码方案获得的重构图像的峰值信噪比(PSNR)值比传统高斯观测压缩感知编码方案提高了2~4dB,该方案同时还具有鲁棒的抗丢包能力。
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关键词
Compressive sensing,Golomb coding,Hybrid sampling,Multiple description coding
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