【摘要】：壓縮感知(CS)重構(gòu)中的近似消息傳遞(AMP)算法通過迭代執(zhí)行小波閾值操作和殘差更新來快速準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)稀疏信號重構(gòu),但它所采用的小波系數(shù)稀疏約束并不適用于非稀疏的自然圖像,尤其CS觀測過程存在噪聲干擾時.為此,文中提出了一種基于復(fù)合稀疏約束和AMP框架的CS圖像重構(gòu)算法,使用相似圖像塊低秩約束和雙邊濾波約束作為自然圖像的聯(lián)合先驗(yàn)信息,以改善圖像規(guī)則紋理和邊緣的恢復(fù)效果,從而提升算法的重構(gòu)性能.無噪CS觀測的重構(gòu)實(shí)驗(yàn)表明,文中算法的峰值信噪比(PSNR)比僅用低秩約束的AMP算法提高了0.45 d B,比原始AMP算法高6.19 d B;而在含噪CS觀測的重構(gòu)實(shí)驗(yàn)中,對應(yīng)的PSNR增益則分別是0.25和4.60 d B;無論是無噪觀測還是含噪觀測,文中算法都獲得了更佳的主觀視覺效果.
[Abstract]:The approximate message passing (AMP) algorithm in compressed perceptual (CS) reconstruction implements sparse signal reconstruction quickly and accurately by iterating through wavelet threshold operation and residual update. However, the sparse constraint of wavelet coefficients is not suitable for non-sparse natural images, especially in the presence of noise interference in the CS observation process. In this paper, a new CS image reconstruction algorithm based on complex sparse constraints and AMP framework is proposed, which uses similar image blocks with low rank constraints and bilateral filtering constraints as joint prior information of natural images. In order to improve the effect of image texture and edge restoration, the reconstruction performance of the algorithm is improved. The reconstruction experiments of noiseless CS observations show that the peak SNR (PSNR) of the proposed algorithm is 0.45 dB higher than that of the AMP algorithm with only low rank constraints, and 6.19 dB higher than that of the original AMP algorithm, while in the reconstruction experiment with noisy CS observations, the PSNR increases by 0.45 dB, and 6.19 dB higher than that of the original AMP algorithm. The corresponding PSNR gain is 0.25 dB and 4.60 dB, respectively.
【作者單位】： 華南理工大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471173)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2276123