基于变分模型的块压缩感知重构算法

发布时间：2017-11-25 21:05

  本文关键词：基于变分模型的块压缩感知重构算法

  更多相关文章： 全变分 图像重构 块压缩感知 交替方向乘子法

【摘要】：为了提高现有块压缩感知重构算法的性能,提出了基于全变分和混合变分模型的块压缩感知(简称BCS-TV和BCS-MV)算法。该方法以块为单位进行图像采样,以自然图像正则项的稀疏性为先验条件,通过变型的增广拉格朗日交替方向乘子法(ALM-ADMM),在整幅图像范围内逼近目标函数来重构原始图像。与以前基于一致性块采样的压缩感知工作对比,该算法的PSNR约提高1.5 d B,SSIM约提高0.05,运行速度较稳定,特别适合具有固定传输时延的多媒体数据处理场合。
【作者单位】： 福州大学物理与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61471124,No.61571129) 福建省自然科学基金资助项目(No.2013J01234,No.2014J01234,No.2015J01251) 福建省科技重大专项基金资助项目(No.2014HZ0003-3) 福建省教育厅基金资助项目(No.JA14065)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言压缩感知(CS)理论[1~3]表明,只要信号在某个变换域具有稀疏性,就能利用一个与变换基不相干的观测矩阵,将原始高维信号投影到一个低维空间上。利用这些少量的观测值,即可实现信号的精确重构。但对于大尺寸的数据(如图像、视频),直接的压缩采样所需的存储空间巨大,且复杂度

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本文编号：1227370