基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建

• 作者: 周文晖 张桦 戴国骏 阳宁凯
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 信号处理 光场 压缩感知 结构化随机矩阵
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 28-34
• 页数: 7页
• 分类号: TN919.81
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2018.06.006

摘要

为改善由于采集图像大、传输数据多导致光场重建效率不高的问题,提出基于结构化随机矩阵的分块压缩感知光场重建方法.在光场图像重建阶段,将结构化随机矩阵(SRM)作为测量矩阵运用到分块压缩感知算法中.在分块压缩感知的基础上,提出适合光场信号重建的基于结构化随机矩阵的分块压缩感知(BCS-SPL-SRM)算法,实验结果表明,与使用非结构化随机矩阵作测量矩阵的算法相比,在分块大小为32时,使用新算法重建光场图像的PSNR平均提高5.09 dB,在采样率为0.8时,重建平均时间缩短3.61s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴国骏	杭州电子科技大学计算机学院	47	456	12.0	20.0
2	张桦	杭州电子科技大学计算机学院	22	87	5.0	7.0
3	周文晖	杭州电子科技大学计算机学院	27	198	9.0	13.0
4	阳宁凯	杭州电子科技大学计算机学院	1	0	0.0	0.0