【摘要】：針對當(dāng)前重建效果最好的基于低秩先驗的NLR重建算法,忽略了圖像的局部結(jié)構(gòu)信息,不能有效地重建圖像的邊緣,為了在測量值數(shù)量不變的情況下進一步提高圖像的重建質(zhì)量,在低秩先驗的基礎(chǔ)上,引入稀疏約束(梯度域的稀疏性—總變差)作為圖像額外的先驗知識,建立了基于總變差和低秩約束的CS圖像重建模型。增廣拉格朗日—交替方向乘子算法用于求解產(chǎn)生的非凸優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的稀疏性先驗重建算法和NLR算法相比,所提算法能夠獲得更高的圖像重構(gòu)質(zhì)量。
[Abstract]:In view of the best NLR reconstruction algorithm based on low rank priori, the local structure information of the image is ignored, and the edge of the image can not be reconstructed effectively. In order to improve the reconstruction quality of the image under the condition that the number of measured values remains the same, the reconstruction quality of the image is improved. On the basis of a low rank priori, the sparse constraint (the sparsity of gradient domain-total variation) is introduced as the additional prior knowledge of the image, and the CS image reconstruction model based on the total variation and the low rank constraint is established. The augmented Lagrangian alternating direction multiplier algorithm is used to solve the nonconvex optimization problem. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve better image reconstruction quality than the traditional sparse priori reconstruction algorithm and NLR algorithm.
【作者單位】： 南京曉莊學(xué)院信息工程學(xué)院;金陵科技學(xué)院計算機工程學(xué)院;
【基金】：金陵科技學(xué)院博士啟動基金資助項目(Jit-b-201508)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2385581