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基于联合总变分最小化的视频压缩感知重建算法
基于联合总变分最小化的视频压缩感知重建算法
作者:
唐振华
常侃
覃团发
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
压缩感知
总变分
稀疏先验
残差重建
摘要:
在接收端进行预测和补偿的残差重建算法是一种高效的视频压缩感知重建算法。但是,残差重建算法没有应用当前图像的稀疏先验,算法性能完全依赖于预测结果的准确性。针对此问题,本文提出了一种基于联合总变分最小化的视频压缩感知重建算法以提升重建图像质量。为了联合应用待重建图像及对应残差值的稀疏先验,在所建立的重建模型中,分别计算目标图像块及其残差值的总变分范数;为求解最小化问题,引入新的变量,并基于 split Bregman方法设计了一种迭代求解算法。实验结果表明,与同类算法相比,提出的重建算法可以在相同采样率下获得更高质量的重建图像。
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多重假设
分层重建
全变分最小化
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文献信息
篇名
基于联合总变分最小化的视频压缩感知重建算法
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
压缩感知
总变分
稀疏先验
残差重建
年,卷(期)
2014,(12)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
2415-2421
页数
7页
分类号
TN919.8
字数
7014字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.0372-2112.2014.12.012
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
覃团发
广西大学计算机与电子信息学院
151
1073
17.0
26.0
2
唐振华
广西大学计算机与电子信息学院
24
114
7.0
9.0
3
常侃
广西大学计算机与电子信息学院
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二级引证文献(12)
2019(26)
引证文献(0)
二级引证文献(26)
2020(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
总变分
稀疏先验
残差重建
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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