阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法

摘要：

针对稀疏度自适应匹配追踪算法(SAMP)在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪(T-SAMP)算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪(BAOMP)算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60％.

关键词：压缩感知、图像重构、稀疏度自适应匹配追踪算法、回溯正交匹配追踪算法、峰值信噪比

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家国际科技合作专项项目2014DFA00670;贵州省研究生教育教学改革重点课题项目黔教研合JG字[2016]15;贵州省科技厅工业攻关项目黔科合GY字[2010]3056

在线出版日期：2018-12-20（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：2528-2532