一种用于图像重构的新型贝叶斯压缩感知技术

• 作者: 吴昊 朱杰
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯压缩感知(BCS) 相关向量机(RVM) 粒子群优化 局部最优困境 向量选取方案
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 98-100,104
• 分类号: TP273
• 字数: 3171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2012.03.028

摘要

近几年来,贝叶斯压缩感知(BCS)技术得到了快速的发展并逐渐成为压缩感知领域的一项主流技术.该技术主要针对压缩感知中的重构部分,与传统的重构算法不同,其应用的是贝叶斯概率模型,而不是传统的1范数最小化模型.BCS的核心是相关向量机(RVM),但是,应用传统的RVM进行信号重构往往精度非常差.为了提高精度,文中提出了一种新的BCS技术:粒子群贝叶斯压缩感知(PSBCS).实验表明这种新的BCS技术在重构精度上大大超越了传统的BCS技术.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱杰	上海交通大学电子信息与电气工程学院	151	1082	15.0	27.0
2	吴昊	上海交通大学电子信息与电气工程学院	61	476	13.0	19.0