基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法

发布时间：2017-09-26 20:28

  本文关键词：基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法

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【摘要】：本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解.在算法求解的过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法.
【作者单位】： 中国科学院计算技术研究所;北京市移动计算与新型终端重点实验室;
【关键词】： 压缩感知 秩最小化 图像恢复 非局部相似
【基金】：国家自然科学基金(No.61001123;No.61327013;No.61471343) 广东省教育部产学研结合项目(No.2012B091000106) 中科院仪器装备项目(No.YZ201321)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言根据经典香农-那奎斯特采样定理,为了精确重建原始信号,信号的采样频率至少是被采样信号带宽的两倍,随着信号带宽的逐步提高,例如高分辨率医学图像和卫星云图等,对信号的采样速率和数据存储提出了越来越高的要求.然而在实际应用中,为了减少数据的存储、处理和传输成本,常

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本文编号：925577