用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法

• 作者: 刘翠响 王宝珠 郭志涛 马玉双
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 稀疏度自适应匹配追踪 稀疏度 广义正交匹配追踪 贪婪类重构算法
• 年，卷（期）: 2019,（13）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 207-211,245
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4293字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0067

摘要

压缩感知理论的基本思想是原始信号在某一变换域是稀疏的或者是可压缩的,并将奈奎斯特采样定理中的采样过程和压缩过程合二为一.稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法能够实现稀疏度未知情况下的重构,而广义正交匹配追踪算法每次迭代时选择多个原子,提高了算法的收敛速度.基于上述两种重构算法的优势,提出了广义稀疏度自适应匹配追踪(Generalized Sparse Adaptive Matching Pursuit,gSAMP)算法.针对重构图像的峰值信噪比、重构时间、相对误差等客观评价指标,以及主观视觉上对所提算法与传统的贪婪算法进行对比.在压缩比固定为0.5时,gSAMP算法的重构效果优于传统的MP、OMP、ROMP、SAMP以及gOMP贪婪类重构算法的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘翠响	河北工业大学电子信息工程学院	30	115	6.0	9.0
2	王宝珠	河北工业大学电子信息工程学院	73	378	10.0	16.0
3	郭志涛	河北工业大学电子信息工程学院	47	339	9.0	16.0
4	马玉双	河北工业大学电子信息工程学院	2	5	1.0	2.0