基于低秩增强的图像压缩感知重构算法

摘要：

基于非局部自相似性的自然图像压缩感知重构算法在低采样率条件下初始重构质量有限,导致相似块分组效果不理想,影响最终重构质量.针对此问题,文中在组稀疏重构算法(GSR算法)的基础上提出一种低秩增强图像重构算法.首先在初始重构中引入三维块匹配去噪方法,提出混合滤波重构算法,为相似块分组提供更高质量的初始重构图像;然后在相似块正式分组前进行低秩增强预处理,使得相似块分组过程更加关注图像块的关键特征,提高分组的正确度.仿真实验结果表明,文中所提算法和GSR算法相比,在低采样率条件下具有更好的重构性能.

关键词：图像压缩感知、低采样率、混合滤波、关键特征、低秩增强

所属期刊栏目：46

分类号：TN919.8

资助基金：广东省自然科学基金重点资助项目2017A030311028;广东省自然科学基金资助项目2016A030313455

在线出版日期：2019-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：72-80