本文關(guān)鍵詞：基于秩極小化的壓縮感知圖像恢復(fù)算法

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【摘要】：本文將壓縮感知圖像恢復(fù)問題作為低秩矩陣恢復(fù)問題來進(jìn)行研究.為了構(gòu)建這樣的低秩矩陣,我們采樣非局部相似度模型,將相似圖像塊作為列向量構(gòu)建一個(gè)二維相似塊矩陣.由于列向量間的強(qiáng)相關(guān)性,因此該矩陣具有低秩屬性.然后以壓縮感知測(cè)量作為約束條件對(duì)這樣的二維相似塊矩陣進(jìn)行低秩矩陣恢復(fù)求解.在算法求解的過程中,使用增廣拉格朗日方法將受限優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為非受限優(yōu)化問題,同時(shí)為了減少計(jì)算復(fù)雜度,使用基于泰勒展開的線性化技術(shù)來加速算法求解.實(shí)驗(yàn)表明該算法的收斂率、圖像恢復(fù)性能均優(yōu)于目前主流壓縮感知圖像恢復(fù)算法.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;北京市移動(dòng)計(jì)算與新型終端重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 秩最小化 圖像恢復(fù) 非局部相似
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61001123;No.61327013;No.61471343) 廣東省教育部產(chǎn)學(xué)研結(jié)合項(xiàng)目(No.2012B091000106) 中科院儀器裝備項(xiàng)目(No.YZ201321)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言根據(jù)經(jīng)典香農(nóng)-那奎斯特采樣定理,為了精確重建原始信號(hào),信號(hào)的采樣頻率至少是被采樣信號(hào)帶寬的兩倍,隨著信號(hào)帶寬的逐步提高,例如高分辨率醫(yī)學(xué)圖像和衛(wèi)星云圖等,對(duì)信號(hào)的采樣速率和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提出了越來越高的要求.然而在實(shí)際應(yīng)用中,為了減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和傳輸成本,常

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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本文編號(hào)：925577