本文關(guān)鍵詞：基于變分模型的塊壓縮感知重構(gòu)算法

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【摘要】：為了提高現(xiàn)有塊壓縮感知重構(gòu)算法的性能,提出了基于全變分和混合變分模型的塊壓縮感知(簡稱BCS-TV和BCS-MV)算法。該方法以塊為單位進行圖像采樣,以自然圖像正則項的稀疏性為先驗條件,通過變型的增廣拉格朗日交替方向乘子法(ALM-ADMM),在整幅圖像范圍內(nèi)逼近目標函數(shù)來重構(gòu)原始圖像。與以前基于一致性塊采樣的壓縮感知工作對比,該算法的PSNR約提高1.5 d B,SSIM約提高0.05,運行速度較穩(wěn)定,特別適合具有固定傳輸時延的多媒體數(shù)據(jù)處理場合。
【作者單位】： 福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61471124,No.61571129) 福建省自然科學(xué)基金資助項目(No.2013J01234,No.2014J01234,No.2015J01251) 福建省科技重大專項基金資助項目(No.2014HZ0003-3) 福建省教育廳基金資助項目(No.JA14065)~~
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言壓縮感知(CS)理論[1~3]表明,只要信號在某個變換域具有稀疏性,就能利用一個與變換基不相干的觀測矩陣,將原始高維信號投影到一個低維空間上。利用這些少量的觀測值,即可實現(xiàn)信號的精確重構(gòu)。但對于大尺寸的數(shù)據(jù)(如圖像、視頻),直接的壓縮采樣所需的存儲空間巨大,且復(fù)雜度

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