基于非局部相似性和交替迭代优化算法的图像压缩感知

摘要：

压缩感知理论突破了信号带宽对奈奎斯特采样定理的限制,并且实现了在数据采样的同时进行压缩.目前压缩感知系统通常利用图像在某个变换域具有稀疏性的先验知识,从少量观测值中重构原始图像.本文利用 图像像素的邻域结构信息及图像子块的相似性,将图像的非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中.结合图像的非局部相似性及其在变换域的稀疏性先验知识,提出了基于非局部相似性和交替迭代优化算法的图像压缩感知重构算法,该算法利用迭代阈值法和非局部全变差来交替迭代求解变换域的稀疏性优化问题和非局部相似性的优化问题.实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比.

关键词：压缩感知、稀疏表示、图像重构、非局部相似性

所属期刊栏目：28

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金资助项目61071200,60772079;河北省自然科学基金资助项目F2010001294;秦皇岛市科学技术研究与发展计划201001A061

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6页

页码：200-205