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摘要:
本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究。为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵。由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性。然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解。在算法求解的过程中,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,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解。实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法。
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文献信息
篇名 基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 压缩感知 秩最小化 图像恢复 非局部相似
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 572-579
页数 8页 分类号 TP391
字数 6840字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.03.012
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 张勇东 中国科学院计算技术研究所 47 927 15.0 29.0
2 沈燕飞 中国科学院计算技术研究所 21 264 9.0 16.0
4 朱珍民 中国科学院计算技术研究所 69 715 14.0 24.0
5 李锦涛 中国科学院计算技术研究所 115 2894 31.0 50.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
秩最小化
图像恢复
非局部相似
研究起点
研究来源
研究分支
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