结合自适应稀疏表示和全变分约束的图像重建

• 作者: 乔倩倩 冯唐智 杨笑宇 王勇 王国栋 陈楚楚 高全学
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 自适应冗余字典 稀疏表示 图像重建 全变分
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 12-17,109
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2016.01.003

摘要

针对以二维小波变换和离散余弦变换为代表的固定正交基在图像压缩感知高分辨率重建中的局限性，提出了一种新的自适应冗余字典稀疏表示结合全变分约束的图像高分辨率重建算法。该算法以迭代过程的中间图像作为训练样本，通过自适应学习获得适合样本特征的冗余字典，它充分利用了字典原子与待重建图像的相关性，获得了待重建图像的理想完备稀疏表示，从而降低了采样率，提高了图像重建质量。最后，以全变分作为正则化条件，采用交替迭代算法求解稀疏优化问题。仿真结果表明，该算法可以在低采样率下重建出高质量的图像。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	西安电子科技大学电子工程学院	103	717	14.0	20.0
2	高全学	西安电子科技大学通信工程学院	14	244	7.0	14.0
3	杨笑宇	西安电子科技大学电子工程学院	7	15	2.0	3.0
4	乔倩倩	西安电子科技大学电子工程学院	2	14	2.0	2.0
5	陈楚楚	西安电子科技大学电子工程学院	2	14	2.0	2.0
6	冯唐智	西安电子科技大学电子工程学院	1	6	1.0	1.0
7	王国栋	西安电子科技大学电子工程学院	1	6	1.0	1.0