融合解析模型和综合模型的压缩感知算法

• 作者: 石保顺 练秋生 陈书贞 韩敏
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏表示 Cosparse解析模型 图像重构
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 613-619
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5667字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.03.018

摘要

如何利用更多的图像先验知识来提高图像的重构质量是压缩感知的一个关键问题。本文将综合稀疏模型与近几年提出的Cosparse解析模型结合，利用图像在综合字典和解析字典下的稀疏性提出了一种融合两种稀疏先验的图像重构算法，并利用交替方向乘子法（ ADMM）求解对应的复杂优化问题。为进一步提高算法性能，该算法还充分利用了图像中任意位置图像块的稀疏性。实验结果表明，本文算法能有效提高图像重构质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	练秋生	燕山大学信息科学与工程学院	110	1442	20.0	33.0
2	陈书贞	燕山大学信息科学与工程学院	43	533	10.0	22.0
3	石保顺	燕山大学信息科学与工程学院	11	223	4.0	11.0
4	韩敏	燕山大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0