半张量积压缩感知模型的快速重构方法

• 作者: 叶时平 尉理哲 王金铭 蒋燕君 许森
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 观测矩阵 半张量积 存储空间 重构时间
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 26-38
• 页数: 13页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 9635字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018111

摘要

为降低随机观测矩阵在压缩感知应用中所需的存储空间,提升大尺寸图像重构的实时性,提出一种半张量积压缩感知方法.利用该方法构建低阶随机观测矩阵,对原始信号进行全局采样,随后将测量值进行分组处理并采用lq-范数(0<q<1)迭代重加权方法进行重构.与传统压缩感知方法相比,所提方法既可成倍减小随机观测矩阵所需的存储空间,又可在保证图像重构质量的前提下,大大提升重构速度.验证实验利用了几种不同大小的随机观测矩阵对2维灰度图像进行了测试,比较其重构图像的峰值信噪比和重构时间.测试结果表明,利用所提方法在保证重构精度的前提下,可大大减小随机观测矩阵所需的存储空间(当降低为传统方法的14096时,仍可得到与传统方法一致的重构质量),同时极大地提升重构的实时性,对于1024像素×1024像素大小的图像,其重构时间可提升近260倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋燕君	浙江树人大学信息科技学院	21	65	5.0	7.0
2	叶时平	浙江树人大学信息科技学院	29	86	5.0	7.0
3	王金铭	浙江树人大学信息科技学院	17	33	4.0	4.0
4	许森	浙江树人大学信息科技学院	13	17	2.0	3.0
5	尉理哲	浙江树人大学信息科技学院	12	24	2.0	4.0