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摘要:
针对压缩感知(Compressed sensing, CS)图像恢复问题,提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法,该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性,在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压缩感知图像恢复效率,恢复图像在纹理和结构保持方面都得到了很大的提升。在该算法模型求解过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,为减少计算复杂度,还使用了基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解。实验结果表明,该算法的图像恢复性能优于目前主流的压缩感知图像恢复算法。
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文献信息
篇名 基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 压缩感知 图像恢复 非局部相似 稀疏表示
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 261-272
页数 12页 分类号
字数 10226字 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.2015.c140210
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 张勇东 中国科学院计算技术研究所 47 927 15.0 29.0
3 沈燕飞 中国科学院计算技术研究所 21 264 9.0 16.0
5 朱珍民 中国科学院计算技术研究所 69 715 14.0 24.0
7 李锦涛 中国科学院计算技术研究所 115 2894 31.0 50.0
9 代锋 中国科学院计算技术研究所 5 60 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
图像恢复
非局部相似
稀疏表示
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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