10.3969/j.issn.1001-2400.2013.03.011
多稀疏空间下的压缩感知图像重构
提出了一种基于多稀疏特征空间的压缩感知图像恢复算法,将全变差最小化特征和分段自回归模型(PAR)残差系数的稀疏特征同时作为信号的联合稀疏特征约束,根据信号局部特性自适应地选取与图像特征相适应的特征空间,并建立了包含多项1范数和2范数混合优化的目标函数.为了求解该目标函数,采用了一种基于交替方向法的高效优化算法.实验证明,利用多空间稀疏特征的重构图像相比单个特征的重构图像,在客观质量和主观视觉效果上都有很大提升.对于图像信号在一定的采样率下,文中算法的峰值信噪比与全变差最小化方法和基于PAR残差系数稀疏算法的峰值信噪比相比,分别有7dB和1dB的提高.
压缩感知、交替方向法、稀疏、多空间
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TN911.73
国家自然科学基金资助项目61070138,61003148,61072104,61100155,61033004;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目K5051202050;高等学校学科创新引智计划资助项目B07048
2013-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
73-80
