基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法

• 作者: 侯正信 庞茜 杨爱萍 栗改
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 结构化稀疏模型 双树复小波变换
• 年，卷（期）: 2013,（14）
• 页码范围: 203-206
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3248字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1202-0550

摘要

目前，标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息，而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号，将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合，提出了压缩感知重构的改进算法。另外，将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法，进一步提高重构性能。实验结果表明，所提出的算法可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	侯正信	天津大学电子信息工程学院	87	853	14.0	24.0
2	杨爱萍	天津大学电子信息工程学院	52	311	10.0	13.0
3	庞茜	天津大学电子信息工程学院	2	4	1.0	2.0
4	栗改	天津大学电子信息工程学院	2	4	1.0	2.0