基于lp范数的压缩感知图像重建算法研究*

• 作者: 何碧静 宁方立 韦娟
• 来源期刊: 物理学报
• 关键词: 图像重建 压缩感知 罚函数 修正Hesse阵序列二次规划
• 年，卷（期）: 2013,（17）
• 所属期刊栏目: 电磁学、光学、声学、传热学、经典力学和流体动力学
• 页码范围: 282-289
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.7498/aps.62.174212

摘要

图像重建是光学成像、光声成像、声纳成像、核磁共振成像、天体成像等物理成像领域中的关键技术之一.近年来提出的压缩感知理论指出：对稀疏或者可压缩信号进行少量非自适应线性投影,投影信号含有足够的信息,从而能对信号进行高概率重建.压缩感知已被应用于多种物理成像系统.将罚函数法和修正Hesse阵序列二次规划方法相结合,并采用了分块压缩感知思想,提出一种基于l p范数的压缩感知图像重建算法.以cameraman, barbara和mandrill图像为例,采用该算法进行图像重建.首先,在不同采样率下对图像重建.即便采样率低至0.3时,也能获得高达32.23 dB的信噪比,重建图像清晰可辨.验证了该算法的正确性.其次,将该算法与正交匹配追踪算法进行对比,在采样率达到0.5以上时,能够获得高信噪比的重建图像,成像时间也大为减少,特别是采样率为0.7时,成像时间减少88%.最后,与现有基于l p范数的压缩感知图像重建算法进行对比,计算结果表明在成像质量有所提高的基础上,成像时间大为缩短.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁方立	西北工业大学机电学院	51	206	8.0	11.0
2	韦娟	西安电子科技大学通信工程学院综合业务网理论与关键技术国家重点实验室	39	126	6.0	9.0
3	何碧静	西安电子科技大学通信工程学院综合业务网理论与关键技术国家重点实验室	1	28	1.0	1.0