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基于压缩感知的图像编码重构研究的中期报告
一、研究背景及意义
图像编码是数字图像处理领域中的一个重要研究方向。由于图像数据量庞大，需要大量存储和传输，因此图像编码成为了图像处理领域研究的重要课题。
传统的图像编码方法包括基于变换的编码、基于预测的编码和基于向量量化的编码等，这些方法大都能够实现较好的图像重构效果。然而这些方法往往需要大量的计算和存储资源，同时在压缩比和重构效果之间需要进行折中，因此难以满足实际应用需要。
为了解决传统图像编码方法存在的问题，近年来压缩感知(compressivesensing,CS)技术被提出，成为了一种新的图像编码和重构方法。压缩感知通过采取随机测量的方式，将信号转换到一个低维空间中，并通过对稀疏信号的恢复来实现图像数据的高效编码与重构，从而大大提高了图像编码的效率和质量。
因此，基于压缩感知的图像编码技术已成为了当前图像编码领域的研究热点之一，其具有应用广泛、重构质量高等优点。
二、已有研究工作综述
压缩感知技术最初是由Candès等人在2004年提出的。其基本思想是通过构造一组稳定测量矩阵，将稀疏信号压缩到一个低维空间中，再通过计算重构来恢复原信号。
目前，基于压缩感知的图像编码重构技术在实际应用中已取得了一定的成果。Duan等人提出了一种基于Depth-wiseSeparableConvolution的压缩感知图像编码方法。该方法通过对稀疏信号的采样，利用卷积神经网络实现了高效的图像编码与重构，其重构质量高，且具有较好的实时性。Wu等人提出了一种基于加和重构的深度学习图像压缩技术，该技术将图像数据压缩到一个较小的码流中，并通过反卷积实现了图像的高效重构。
此外，基于压缩感知的图像编码重构技术还涉及到一些相关的问题，例如，如何构造合适的测量矩阵、如何确定压缩参数、如何实现快速重构等。针对这些问题，学者们也进行了大量的研究工作。
三、研究计划及进展情况
基于以上的背景和综述，本研究计划开展基于压缩感知的图像编码重构技术的研究工作。具体工作计划如下：
1.掌握基于压缩感知的图像编码重构技术的基本原理和相关算法。
2.研究稀疏表示方法及其在图像编码重构中的应用。
3.研究测量矩阵的构造方法和压缩参数的确定方法。
4.设计实验，测试不同方法的压缩比和重构质量，并分析其性能表现。
目前，已完成对基于压缩感知的图像编码重构技术的相关文献的调研和综述工作。接下来，将进一步深入研究稀疏表示算法、测量矩阵构造和压缩参数确定的方法，以及开展相关的仿真实验。