發(fā)布時(shí)間：2017-09-27 09:37

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知CoSaMP算法的精確重構(gòu)

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 壓縮采樣匹配追蹤 圖像重構(gòu) 重構(gòu)算法

【摘要】：為有效解決壓縮采樣匹配追蹤(compressive sampling matching pursuit,Co Sa MP)算法對(duì)稀疏度K值的依賴問(wèn)題,提高重構(gòu)精度,提出了一種根據(jù)峰值信噪比增減變化趨勢(shì)來(lái)確定最佳迭代次數(shù)的Co Sa MP改進(jìn)算法。先將PSNR算式進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo)演變,將算式中未知的原始信號(hào)巧妙轉(zhuǎn)換為已知信號(hào),并證明了此轉(zhuǎn)換式與PSNR算式有相同增減性,在迭代過(guò)程中基于此轉(zhuǎn)換式可根據(jù)各列稀疏度的不同,自適應(yīng)地確定不同列的最佳迭代次數(shù),從而保證更高的重構(gòu)精度。理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真表明,改進(jìn)的Co Sa MP算法比原有算法有更理想的重構(gòu)效果,與其他重構(gòu)算法相比有更高的重構(gòu)成功率,并且更具高效性和實(shí)用性。
【作者單位】： 河北工程大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 壓縮感知 壓縮采樣匹配追蹤 圖像重構(gòu) 重構(gòu)算法
【基金】：河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2014402094)
【分類號(hào)】：TN911.73
【正文快照】： 壓縮感知(CS)[1~3]是近年來(lái)興起的一種新型的信號(hào)壓縮、處理理論。與傳統(tǒng)Nyquist采樣理論不同,壓縮感知理論能夠通過(guò)遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)Nyquist的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)采樣,并且能夠在較小的失真率的前提下實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)的恢復(fù)[4,5]。CS理論的研究?jī)?nèi)容大致分為三個(gè)方面:信號(hào)的稀疏表示

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：928958