用于图像重构的基于行间支撑集相似度的CoSaMP算法

• 作者: 杜秀丽 胡兴 邱少明 陈波 顾斌斌
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 贪婪算法 压缩采样匹配追踪(CoSaMP) 稀疏支撑集 相似度
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像与模式识别
• 页码范围: 306-311
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4449字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2018.04.052

摘要

压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法的性能受初始支撑集选择的制约,初始支撑集选择不准确不仅影响重构精度,还会降低重构速度.针对该问题,将图像在稀疏域的结构特性引入到CoSaMP算法中,提出了支撑集相似度的概念;利用数字图像相邻行之间原子支撑集的相似性,提出了基于行间支撑集相似度的CoSaMP算法.实验结果表明,在同等采样率的条件下,与传统的CoSaMP算法相比,所提算法在不增加算法时间复杂度的同时提高了重构质量,峰值信噪比提高了0.6～2.5dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈波	大连大学信息工程学院辽宁省通信网络与信息处理重点实验室	65	418	12.0	17.0
2	邱少明	大连大学信息工程学院辽宁省通信网络与信息处理重点实验室	23	29	4.0	4.0
3	杜秀丽	大连大学信息工程学院辽宁省通信网络与信息处理重点实验室	30	65	5.0	6.0
4	顾斌斌	大连大学信息工程学院辽宁省通信网络与信息处理重点实验室	3	12	2.0	3.0
5	胡兴	大连大学信息工程学院辽宁省通信网络与信息处理重点实验室	3	9	2.0	3.0