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摘要:
利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注.为了更有效地提升压缩感知(CS)图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示(WSGSR)的图像压缩感知重构方法.采用非局部相似图像块结构组加权稀疏表示的?1范数作为规则化项约束优化重构,实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失,图像重构质量得到明显改善.推导出一种加权软阈值收缩方法,实现对模型的优化求解,对幅值较大的重要系数采用较小的阈值收缩处理,对幅值较小的非重要系数采用相对较大的阈值收缩处理.实验结果比较验证了所提方法的有效性.
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文献信息
篇名 加权结构组稀疏表示的图像压缩感知重构
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 压缩感知 图像重构 加权结构组稀疏表示 加权软阈值收缩
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 学术通信
研究方向 页码范围 196-202
页数 7页 分类号 TN911.72
字数 4862字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2017041
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 熊承义 中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室 68 460 13.0 18.0
2 高志荣 中南民族大学计算机科学学院 33 106 6.0 8.0
3 周城 中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室 19 92 6.0 9.0
4 李佳 中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室 32 70 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
图像重构
加权结构组稀疏表示
加权软阈值收缩
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1000-436X
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大16开
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2-676
1980
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