非局部正则化的压缩感知图像重建算法

• 作者: 李星秀 肖亮 费选 韦志辉
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 图像重建 自回归模型 非局部自相似性
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 196-202
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.72
• 字数: 6002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2013.01.33

摘要

压缩感知( compressed sensing,CS)图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点.针对传统基于稀疏性先验的重建算法不能有效重建图像的各种结构特征,为了在测量值数量不变的情况下进一步提高图像的重建质量,在稀疏性先验的基础上,引入局部自回归模型和非局部自相似性作为图像额外的先验信息,建立了非局部正则化的CS图像重建模型,并给出了相应的数值求解算法.此外,对于重建模型中图像的自回归参数,给出一种基于非局部相似点的估计方法.实验结果表明,较之传统的稀疏性正则化重建算法和同类的MARX(model-based adaptive recovery of compressive sensing)算法,所提算法能获得更高的图像重建质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖亮	南京理工大学计算机科学与技术学院	132	1593	20.0	33.0
2	韦志辉	南京理工大学计算机科学与技术学院	124	1896	20.0	36.0
3	李星秀	南京理工大学理学院	17	109	6.0	10.0
4	费选	南京理工大学计算机科学与技术学院	5	45	3.0	5.0