压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望

• 作者: 任越美 张艳宁 李映
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 压缩感知 稀疏表示 观测矩阵 重构算法 图像处理
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1563-1575
• 页数: 13页
• 字数: 10433字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1004.2014.01563

摘要

压缩感知理论(Compressed sensing, CS)通过少量的线性测量值感知信号的原始结构,并通过求解最优化问题精确地重构原信号。该理论减少了数字图像及视频获取时的存储及传输代价,也为后续的图像处理及识别的研究提供了新的契机,促进了理论和工程应用的结合。阐述了CS 的基本原理,综述了其关键技术稀疏变换、观测矩阵设计、重构算法的一系列最新理论成果和发展,深入分析和比较了CS 理论应用到图像处理领域的研究和发展状况,总结了其中存在的问题,并对未来的应用前景进行了展望。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张艳宁	西北工业大学计算机学院	187	2026	21.0	35.0
2	李映	西北工业大学计算机学院	30	500	11.0	22.0
3	任越美	西北工业大学计算机学院	17	181	6.0	13.0