压缩感知理论及其在成像技术中的应用

摘要：

在传统的Shannon/Nyquist采样定理指导下,信号处理往往面临两大难题:A/D转换器技术的限制和海量采样数据的处理压力.压缩感知(CS)理论表明当信号具有稀疏性或可压缩性时,可以通过全局非自适应线性投影的方式,用远低于Shannon/Nyquist采样定理要求的频率获取信号的全部信息.以CS理论为基础的压缩成像(CI)技术在近年来得到了快速的发展.在概述CS理论的基础上,着重介绍了CI技术的原理及其发展状况,并从稀疏分解、观测矩阵的构造和重建算法3个方面对其关键问题进行了分析.CI系统可以显著节省感光器件的数量,避免了传统成像技术“先采样再压缩”方式带来的资源浪费.

关键词：压缩感知、压缩成像、稀疏分解、观测矩阵、重建算法

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.41;TN911.73(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61077079;高等学校博士学科点专项基金资助项目20102304110013;哈尔滨市优秀学科带头人基金资助项目2009RFXXG034

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：21-32