结合自适应字典学习的稀疏贝叶斯重构

• 作者: 乔倩倩 徐文娟 杨笑宇 王勇 贾拯 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: 稀疏贝叶斯学习 自适应字典 贝叶斯压缩感知
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 1-4,122
• 页数: 5页
• 分类号: TP751
• 字数: 2991字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2016.04.001

摘要

贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法，具有很好的鲁棒性，能够充分利用信息间的相关性，它的重构依赖于图像的稀疏性表达。针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题，笔者结合自适应字典学习思想，提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法。该算法对图像进行局部分块，从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典，并以该字典作为图像的稀疏变换基，通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解。实验结果表明，基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化，明显改善图像的重构质量。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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	徐文娟	西安电子科技大学电子工程学院	1	8	1.0	1.0
6	贾拯	西安电子科技大学电子工程学院	1	8	1.0	1.0
7	陈楚楚	西安电子科技大学电子工程学院	2	14	2.0	2.0