本文關(guān)鍵詞：結(jié)合全變差與自適應(yīng)低秩正則化的圖像壓縮感知重構(gòu)

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【摘要】：針對(duì)基于固定變換基的協(xié)同稀疏圖像壓縮感知(CS)重構(gòu)算法不能充分利用圖像自相似特性的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的聯(lián)合全變差與自適應(yīng)低秩正則化的壓縮感知重構(gòu)方法。首先,通過(guò)圖像塊匹配法尋找結(jié)構(gòu)相似塊,并組成非局部相似塊組;然后,以非局部相似塊組加權(quán)低秩逼近替代協(xié)同稀疏表示中的三維小波變換域?yàn)V波;最后,結(jié)合梯度稀疏與非局部相似塊組低秩先驗(yàn)構(gòu)成重構(gòu)模型的正則化項(xiàng),并采用交替方向乘子法求解實(shí)現(xiàn)圖像重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比協(xié)同稀疏壓縮感知重構(gòu)(RCo S)算法,該方法重構(gòu)圖像的峰值信噪比平均可提升約2 d B,所提算法在準(zhǔn)確描述圖像非局部自相似結(jié)構(gòu)特征的前提下顯著提高了重構(gòu)質(zhì)量,更好地保留了圖像的紋理細(xì)節(jié)信息。
【作者單位】： 中南民族大學(xué)電子信息工程學(xué)院;中南民族大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;桂林電子科技大學(xué)信息科技學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61471400,61201268) 湖北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013CFC118) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)(CZW14018)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.73
【正文快照】： 0引言壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論[1-2]作為一種新的信號(hào)采樣理論認(rèn)為,信號(hào)在具有稀疏性或可壓縮性時(shí),可由其降維采樣的表示準(zhǔn)確重構(gòu)。壓縮感知實(shí)現(xiàn)了信號(hào)壓縮與采樣的同時(shí)進(jìn)行[3],假設(shè)N維稀疏信號(hào)x∈CN,其CS的數(shù)學(xué)模型可表示如式(1):y=Φx(1)其中:Φ∈CM×N(M郙N)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1260308