本文關(guān)鍵詞：基于各向異性圖像多尺度幾何變換的壓縮感知去噪算法

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【摘要】：從壓縮感知的稀疏表示出發(fā),借鑒離散剪切濾波器設(shè)計的原理,構(gòu)造了一種新型的緊框架下的各向異性的圖像多尺度幾何變換對圖像作最優(yōu)的稀疏表示;采用具有局部隨機(jī)特性的結(jié)構(gòu)化隨機(jī)矩陣作為觀測矩陣抽樣原始圖像,結(jié)合前述稀疏表示,并在重構(gòu)過程中采用改進(jìn)的分割增廣拉格朗日收縮閾值法作為重構(gòu)算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所建立的壓縮感知圖像去噪重構(gòu)算法能夠從少量受噪聲污染的觀測值中重構(gòu)出原始圖像,且在有效消除噪聲的同時更多地保留了圖像的邊緣和細(xì)節(jié)。
【作者單位】： 燕山大學(xué)理學(xué)院;燕山大學(xué)河北省測試計量技術(shù)及儀器重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 多尺度幾何變換 測量矩陣 離散剪切濾波器
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201110)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言隨著數(shù)字圖像處理技術(shù)在醫(yī)學(xué)圖像、遙感、視頻處理中廣泛地應(yīng)用,高分辨率的圖像越來越成為人們需要。然而受成像系統(tǒng)的限制,所得圖像常常會發(fā)生退化變形和受噪聲污染,因此分辨率不能滿足實(shí)際要求。若僅靠改善硬件的辦法來獲取高分辨率圖像,則很難實(shí)現(xiàn)或費(fèi)用昂貴。若利用

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：849392