【摘要】：相位恢復(fù)問題是指僅通過信號傅立葉變換(或其它線性變換)的幅值恢復(fù)原始信號.由于相位信息的缺失,該問題是一個不適定問題,因此需利用先驗(yàn)知識確保精確重建.本文基于非線性壓縮感知框架,提出利用自然圖像在梯度算子下的稀疏性進(jìn)行相位恢復(fù)的算法.該算法將全變差正則項融合到基于支撐約束和幅值約束的相位恢復(fù)問題中,并利用交替方向乘子法(ADMM)對所對應(yīng)的非凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法明顯優(yōu)于HIO,RAAR等經(jīng)典的相位恢復(fù)算法,并對噪聲具有魯棒性.
[Abstract]:The phase recovery problem refers to the recovery of the original signal only by the amplitude of the Fourier transform (or other linear transformation) of the signal. Due to the lack of phase information, the problem is ill-posed, so priori knowledge should be used to ensure accurate reconstruction. Based on the nonlinear compression sensing framework, a phase recovery algorithm based on the sparse nature image under gradient operator is proposed in this paper. In this algorithm, the total variation canonical term is fused into the phase recovery problem based on the support constraint and amplitude constraint, and the corresponding non-convex optimization problem is solved by the alternating direction multiplier method (ADMM). Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the classical phase recovery algorithm such as HIO,RAAR and is robust to noise.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61471313) 河北省自然科學(xué)基金(No.F2014203076)
【分類號】：TN911.7

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本文編號：2402778