本文關(guān)鍵詞：基于奇異值分解的可分離壓縮成像方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：可分離壓縮傳感可以通過(guò)一定比例的額外測(cè)量有效地解決壓縮成像問(wèn)題中面臨的測(cè)量矩陣維數(shù)過(guò)大的瓶頸.但是現(xiàn)有可分離壓縮傳感(separable compressive sensing,SCS)方法需要2個(gè)可分離的測(cè)量矩陣都必須是行歸一化后的正交隨機(jī)矩陣,其顯著地限制了該方法的應(yīng)用范圍.將奇異值分解(singular value decomposition,SVD)方法引入可分離可壓縮傳感測(cè)量過(guò)程,可以有效地實(shí)現(xiàn)測(cè)量矩陣和重建矩陣的分離:在感知階段可以更多地考慮測(cè)量矩陣物理易于實(shí)現(xiàn)的性質(zhì),如Toeplitz或Circulant等確定性結(jié)構(gòu)的矩陣;在重建階段,更多地考慮測(cè)量矩陣的優(yōu)化.通過(guò)引入奇異值分解對(duì)重建階段的測(cè)量矩陣進(jìn)行優(yōu)化,可以有效地改善重建性能,尤其是Toeplitz或Circulant矩陣在大尺度圖像的壓縮重建情形.數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性.
【作者單位】： 計(jì)算智能與信號(hào)處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(安徽大學(xué));安徽省現(xiàn)代成像與顯示技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(安徽大學(xué));
【關(guān)鍵詞】： 壓縮成像 可分離壓縮傳感 可分離感知矩陣 奇異值分解 確定性矩陣
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(U1201255,61301296,61377006,61501001,61605002) 安徽省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(1608085QF161) 安徽省高等學(xué)校自然科學(xué)研究項(xiàng)目(KJ2015A114,KJ2016A029)~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： The work was supported by the National Natural Science Foundation of China(U1201255,61301296,61377006,61501001,61605002),the Natural Science Foundation of Anhui Province(1608085QF161),and the Natural Science Research Project of theColleges and Universiti

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本文編號(hào)：484362