基于加权L_1最小化的图像小波域压缩感知重构

• 作者: 张军
• 来源期刊: 吉首大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 图像重构 小波 基追踪
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 信息与通信
• 页码范围: 83-86
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 1112字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2985.2012.04.019

摘要

压缩感知理论因为能以少量的采样精确地重构原始信号而得到广泛关注.通过在压缩感知的框架下研究小波域图像重构问题,提出了一类小波域的加权l1最小化方法.该方法不仅利用了信号稀疏性的先验信息,而且在重构模型中,通过对不同小波子带上的系数施加不同的权重,从而整合了图像小波域的结构信息,与经典的压缩感知算法相比具有更好的信号可恢复性.仿真实验结果表明,选用该方法能够以更少的采样得到同等精度的重构图像,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	广东工业大学信息工程学院	16	42	4.0	6.0