基于分离Bregman迭代协同稀疏性的图像压缩感知恢复算法

摘要：

目前存在的CS恢复算法中大都采用固定的基函数,也就是在确定的域中对信号进行分解,比如:DCT域、小波域和梯度域,但这些域都忽略了自然信号的非平稳特性,缺乏自适应能力,从而不能够将图像分解得足够稀疏,也就使得CS恢复的效果很差,限制了CS在图像方面的应用.提出了一种基于分离Bregman迭代方法求解协同稀疏模型正则化的图像压缩感知恢复算法,能够在有效地刻画图像的局部平滑性和非局部自相似性的同时,获得更高质量的图像恢复效果.实验证明了本文提出算法的有效性,并且在峰值信噪比PSNR方面,比目前主流最好的算法高1 dB.

关键词：压缩感知、协同稀疏性、图像恢复、稀疏表示、优化求解

所属期刊栏目：4

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272386

在线出版日期：2014-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：60-64