本文關鍵詞：基于光場的聯(lián)合稀疏分布式壓縮感知

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【摘要】：信號的稀疏分解是壓縮感知理論的關鍵問題,冗余字典相較于傳統(tǒng)的正交基矩陣,可提供信號的更稀疏表示。首先根據(jù)光場相機特征-光場圖像具有圖像內(nèi)和圖像間相關性,提出光場中的聯(lián)合稀疏模型,然后使用基于圖像特征訓練的冗余字典稀疏表示光場信號,最后通過同時分段正交匹配追蹤算法(S-StOMP)重建稀疏信號,S-StOMP重建速度較快,可同時重建多個信號。最后通過實驗驗證了算法的準確性和可靠性。
【作者單位】： 上海大學通信與信息工程學院;
【關鍵詞】： 分布式壓縮感知 冗余字典 聯(lián)合稀疏模型 同時分段正交匹配追蹤算法
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言1996年,M Levoy首次提出了光場渲染概念[1],渲染過程中不需要對場景建模,渲染效果逼真,成為基于圖像渲染的研究熱點。為了采集場景的全部信息,需要使用相機陣列對場景進行高密度采樣,因此光場渲染數(shù)據(jù)量龐大。壓縮感知,利用信號的稀疏性,通過較少的觀測量,實現(xiàn)信號的降維

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本文編號：684487