本文關(guān)鍵詞：基于光滑0范數(shù)的圖像分塊壓縮感知恢復(fù)算法

  更多相關(guān)文章： 信息處理技術(shù) 壓縮感知 分塊壓縮感知 光滑范數(shù)

【摘要】：結(jié)合維納濾波器的光滑PL分塊壓縮感知恢復(fù)算法(BCS-SPL)可以去除圖像分塊壓縮感知塊效應(yīng),但是收斂速度慢,尤其是在低采樣率條件下,為此將BCS-SPL算法與光滑0范數(shù)壓縮感知算法(SL0)相結(jié)合提出一種基于光滑0范數(shù)分塊壓縮感知算法(BCSSSL0PL)。通過(guò)對(duì)不同圖像對(duì)比BCS-SPL和BCS-SSL0PL算法的恢復(fù)效果和恢復(fù)時(shí)間、信號(hào)恢復(fù)迭代次數(shù),可以證明BCS-SSL0PL在較低采樣率條件下能以較少的迭代次數(shù),較快的恢復(fù)時(shí)間獲得與BCS-SPL相當(dāng)?shù)幕謴?fù)效果,而且與BCS-SPL相比,BCS-SSL0PL對(duì)不同的采樣率恢復(fù)時(shí)間變化不大,方便于不同場(chǎng)合的應(yīng)用。對(duì)比兩種算法恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié),BCSSSL0PL算法還能改善低采樣率條件下恢復(fù)圖像的塊效應(yīng)。
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 信息處理技術(shù) 壓縮感知 分塊壓縮感知 光滑范數(shù)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(11071026)
【分類(lèi)號(hào)】：TN911.73
【正文快照】： 0引言最近幾年壓縮感知信號(hào)處理問(wèn)題得到了廣泛的發(fā)展。壓縮感知(Compressive sensing,CS)打破傳統(tǒng)信號(hào)處理領(lǐng)域奈奎斯特采樣定率[1-3]。壓縮感知理論表明,如果信號(hào)是稀疏的或者是可壓縮的,則信號(hào)能在低于奈奎斯特采樣頻率采樣的條件下以高概率恢復(fù)出原信號(hào)。同時(shí),壓縮感知理

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：930437