基于光场的联合稀疏分布式压缩感知

发布时间：2017-08-16 17:12

  本文关键词：基于光场的联合稀疏分布式压缩感知

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【摘要】：信号的稀疏分解是压缩感知理论的关键问题,冗余字典相较于传统的正交基矩阵,可提供信号的更稀疏表示。首先根据光场相机特征-光场图像具有图像内和图像间相关性,提出光场中的联合稀疏模型,然后使用基于图像特征训练的冗余字典稀疏表示光场信号,最后通过同时分段正交匹配追踪算法(S-StOMP)重建稀疏信号,S-StOMP重建速度较快,可同时重建多个信号。最后通过实验验证了算法的准确性和可靠性。
【作者单位】： 上海大学通信与信息工程学院;
【关键词】： 分布式压缩感知 冗余字典 联合稀疏模型 同时分段正交匹配追踪算法
【分类号】：TN911.7
【正文快照】： 1引言1996年,M Levoy首次提出了光场渲染概念[1],渲染过程中不需要对场景建模,渲染效果逼真,成为基于图像渲染的研究热点。为了采集场景的全部信息,需要使用相机阵列对场景进行高密度采样,因此光场渲染数据量庞大。压缩感知,利用信号的稀疏性,通过较少的观测量,实现信号的降维

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本文编号：684487