压缩感知图像重建算法的研究现状及其展望

• 作者: 崔子冠 干宗良 朱秀昌 李然
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 图像重建 稀疏 非相关测量
• 年，卷（期）: 2013,（19）
• 所属期刊栏目: 数字视频
• 页码范围: 7-14
• 页数: 8页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 6087字
• 语种: 中文

摘要

压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对信号数据进行采集、编解码的新理论.将压缩感知应用于图像压缩具有潜在的应用价值,压缩感知图像重建算法是该领域的热点问题.在对目前压缩感知重建算法的文献进行分析和综合的基础上,首先阐述了压缩感知的基本原理及其各项关键技术,然后简要总结了当前流行的压缩感知图像重建算法,给出了各种图像重建算法的仿真结果及分析,最后对影响压缩感知图像重建算法几个关键问题进行剖析和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱秀昌	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	193	1476	17.0	28.0
2	干宗良	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	69	440	13.0	17.0
3	崔子冠	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	30	182	8.0	12.0
4	李然	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	14	163	8.0	12.0