基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

• 作者: 谢中华 马丽红
• 来源期刊: 工程科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 非局部相似性 星图稀疏 加权范数 近似消息传递
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 125-132
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7384字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15961/j.jsuese.201700156

摘要

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性.首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的.进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解.实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马丽红	华南理工大学电子与信息学院	38	228	6.0	14.0
2	谢中华	华南理工大学电子与信息学院	6	11	2.0	3.0