采用拉普拉斯尺度混合先验的结构化近似消息传递算法

• 作者: 谢中华 马丽红
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 近似消息传递 拉普拉斯尺度混合先验 非局部相似性 期望最大化
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 520-528
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 7275字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.03.002

摘要

为了准确有效地实现自然图像的压缩感知重构,提出一种使用拉普拉斯尺度混合(Laplacian Mixture, LSM)先验的结构化近似消息传递(Approximate Message Passing, AMP)算法.利用LSM模型构建AMP算法的高阶统计约束,将压缩感知重构问题转化为先验信息估计问题和奇异值最小化问题.首先,用LSM分布刻画相似块矩阵奇异值的稀疏性,其中该稀疏性指示了图像块的相似性,因此LSM模型被用来描述图像的非局部相似结构;然后,通过期望最大化算法估计LSM模型的尺度参数,得到可靠的先验信息;最后,由AMP算法求解奇异值最小化问题,实现图像的精确重构.实验结果表明,提出的结构化AMP算法的图像重构质量优于多种主流的压缩感知图像重构算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	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