1、壓縮感知（CS）是一種新穎的信號(hào)采集和壓縮技術(shù)。它突破了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理的要求，引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的轟動(dòng)。在此基礎(chǔ)上Lu Gan又提出了分塊壓縮感知，它把圖像在空域中分成小塊，對(duì)每個(gè)小塊分別處理，加快了采樣與重構(gòu)的速度，且占用內(nèi)存更少。本文主要在圖像分塊壓縮感知的基礎(chǔ)上做了一些研究，我們?cè)诜謮K壓縮感知的框架下，提出了基于顯著性的分塊壓縮感知，對(duì)圖像分塊和重構(gòu)方法做了一些改進(jìn)，然后將分塊壓縮感知應(yīng)用在傳感器網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)收集上。本文的
2、研究工作主要包括以下三個(gè)方面：
(1)提出了基于顯著性的分塊壓縮感知方法(SBCS)。本文提出基于圖像信號(hào)顯著性的自適應(yīng)分塊壓縮采樣算法，對(duì)被測(cè)圖像進(jìn)行自適應(yīng)分塊預(yù)處理，提取出重要區(qū)域，根據(jù)顯著性參數(shù)對(duì)被測(cè)圖像差異性的壓縮采樣分配，從而有效保證了在圖像重要區(qū)域分配高采樣率，在背景區(qū)域則分配較少的采樣率，保證了圖像重構(gòu)的效率和質(zhì)量。同時(shí)，分塊壓縮感知往往會(huì)帶來一定的塊效應(yīng)，本文提出的改進(jìn)分塊壓縮感知方法能夠在一定的程度上降低塊效
3、應(yīng)，進(jìn)一步的提高了重構(gòu)的質(zhì)量。
(2)提出將分塊壓縮感知運(yùn)用于傳感器網(wǎng)絡(luò)的方法(HDABCS)。本文提出了一種分層的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，將分層的結(jié)構(gòu)與 CS結(jié)合以提高能量利用率。同時(shí)，分塊壓縮感知是壓縮感知中的一種高效方法，該方法觀測(cè)矩陣小，利于存儲(chǔ)，可以節(jié)省傳感器的計(jì)算耗能，對(duì)重要數(shù)據(jù)集分配更多采樣率，不重要數(shù)據(jù)集分配較少采樣率可有效提高數(shù)據(jù)的恢復(fù)精度，在相同耗能下?lián)碛懈叩闹貥?gòu)精度。
(3)本文做了大量的實(shí)驗(yàn)，從各個(gè)角