基于人工鱼群算法的信号MP稀疏分解在图像压缩中的应用

基于人工鱼群算法的信号MP稀疏分解在图像压缩中的应

用

刘 昊，王 玲

【摘 要】信号的MP稀疏分解可以将信号分解为很简洁的近似表达形式，但因分解计算量巨大，难以满足实时性要求.人工鱼群算法具有收敛速度快、鲁棒性强等优点，将人工鱼群算法运用到信号的稀疏分解中，可以快速寻找分解过程中每一步的最佳原子，在此基础上对图像信号进行压缩.实验结果表明该解压图像具有较好的主观图像质量.

【期刊名称】西安文理学院学报（自然科学版） 【年(卷),期】2014(017)002 【总页数】4

【关键词】稀疏分解；人工鱼群算法；图像压缩

【文献来源】https://www.zhangqiaokeyan.com/academic-journal-cn_journal-xi-university-natural-science-edition_thesis/0201250888357.html

图像是一种获取和传输信息的重要途径，它具有直观、形象、易懂和信息量大的特点.然而，图像数据量庞大、存储和传输困难的特点却时刻制约着他们的发展，因此对图像压缩进行更加深入的研究具有特别重要的意义.

近年兴起的稀疏分解是一种非正交的分解方法[1]，该方法将信号在过完备原子库上进行分解，得到信号的一个非常简洁的表达形式.在小波分析的基础上，Mallat等人于1993年提出了信号稀疏分解的匹配追踪(Marching Pursuit,MP)算法.该算法每次迭代都是从过完备原子库中选择最贴近残差信号的原子作为信号的近似表示，同时从残差中去掉其在该原子上的投影，获得新的残差信号，