基于亚高斯随机投影的图像重建方法

• 作者: 方红 章权兵 韦穗
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 亚高斯 随机投影 可压缩 稀疏性 测量矩阵
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 所属期刊栏目: 图形与图像处理
• 页码范围: 1402-1407
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3735字
• 语种: 中文

摘要

将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS(compressed sensing)理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵:稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度.实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果,在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章权兵	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	40	622	9.0	24.0
2	韦穗	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	144	2169	23.0	43.0
3	方红	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	9	394	5.0	9.0