分块筛选自适应压缩感知重构算法

• 作者: 李登峰 邓垚
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 压缩感知 重构 分块 自适应 平滑度
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 233-237,274
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4212字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.05.040

摘要

大部分观测矩阵采用随机矩阵,导致占用内存较高;对于图像信息,典型算法重构速度较慢,不能充分利用图像的信息.为此,提出一种有效降低观测矩阵所占存储空间的分块筛选自适应算法.将图像进行分块,根据平滑度对分块进行筛选,分成平滑与非平滑两类进行处理;依据RIP使观测矩阵进行自适应筛选,大大减少小尺寸观测矩阵带来的随机性不足问题;将处理好的分块还原至初始位置.实验结果表明,在更小的观测矩阵(传统观测矩阵所占空间的1/1024至1/2048之间)、更少的采样率下,该算法能以更快的速度(最快约11倍)获得与其他重构算法相当的重构质量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李登峰	武汉纺织大学数学与计算机学院	21	3	1.0	1.0
2	邓垚	武汉纺织大学数学与计算机学院	1	0	0.0	0.0