基于全变差正则化的相位恢复算法

发布时间：2019-01-06 12:16

【摘要】：相位恢复问题是指仅通过信号傅立叶变换(或其它线性变换)的幅值恢复原始信号.由于相位信息的缺失,该问题是一个不适定问题,因此需利用先验知识确保精确重建.本文基于非线性压缩感知框架,提出利用自然图像在梯度算子下的稀疏性进行相位恢复的算法.该算法将全变差正则项融合到基于支撑约束和幅值约束的相位恢复问题中,并利用交替方向乘子法(ADMM)对所对应的非凸优化问题进行求解.实验结果表明,该算法明显优于HIO,RAAR等经典的相位恢复算法,并对噪声具有鲁棒性.
[Abstract]:The phase recovery problem refers to the recovery of the original signal only by the amplitude of the Fourier transform (or other linear transformation) of the signal. Due to the lack of phase information, the problem is ill-posed, so priori knowledge should be used to ensure accurate reconstruction. Based on the nonlinear compression sensing framework, a phase recovery algorithm based on the sparse nature image under gradient operator is proposed in this paper. In this algorithm, the total variation canonical term is fused into the phase recovery problem based on the support constraint and amplitude constraint, and the corresponding non-convex optimization problem is solved by the alternating direction multiplier method (ADMM). Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the classical phase recovery algorithm such as HIO,RAAR and is robust to noise.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61471313) 河北省自然科学基金(No.F2014203076)
【分类号】：TN911.7

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本文编号：2402778