基于非局部相似块低秩的压缩感知图像重建算法

• 作者: 宋云 李雪玉 杨高波 沈燕飞
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 图像重建 非局部白相似 低秩优化
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 695-703
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7522字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.03.029

摘要

传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(NonlocalSelf-Similarity,NLSS),提出一种基于图像相似块低秩的压缩感知图像重建算法,将图像恢复问题转化为聚合的相似块矩阵秩最小问题.算法以最小压缩感知重建误差为约束构建优化模型,并采用加权核范数最小化算法(Weighed Nuclear Norm Minimization,WNNM)求解低秩优化问题,很好地挖掘了图像自身的信息和结构化稀疏特征,保护了图像的结构和纹理细节.多个测试图像、不同采样率下的实验证明了算法的有效性,特别是在低采率下对于纹理较为丰富的图像,提出的算法图像重建质量较明显的优于最新的同类算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋云	长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室	15	90	5.0	9.0
7	沈燕飞	中国科学院计算技术研究所	21	264	9.0	16.0
8	杨高波	湖南大学信息科学与工程学院	47	423	11.0	18.0
12	李雪玉	长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室	2	18	2.0	2.0