摘要
详细介绍了压缩感知的研究现状和发展趋势,对压缩感知理论的原理、稀疏基的选取、测量矩阵的构造和信号的重建进行了详细阐述。在图像超分辨率重建技术的基本模型的基础上,基于压缩感知的图像超分辨率重建模型,使用小波基作为稀疏基,并使用改进的正则化正交匹配追踪算法对单幅图像进行超分辨率重建。最后,进行仿真实验,实现了基于压缩感知的单幅图像超分辨率重建,并且和传统的超分辨率重建算法进行对比。结果表明,基于压缩感知的图像超分辨率重建算法,取得了比较好的效果。
This article introduces the research status and trend of development of CS,and then provides the principle of CS including signal sparse representation,design of measurement matrix and reconstruction algorithm.Next,the article introduces a SR image reconstruction framework.On this basis,under a SR image reconstruction framework based on CS,uses wavelet basis and modified Regularize Orthogonal Matching Pursuit to reconstruct a single image.Eventually,experiment shows that the SR algorithm based on compressive sensing can obtain better reconstruction result.
作者
钟蕾
范冲
ZHONG Lei;FAN Chong(School of Geosciences and Info-Physics,Central South University,Changsha 410083,China)
出处
《测绘与空间地理信息》
2019年第7期49-52,共4页
Geomatics & Spatial Information Technology
基金
国家重点研发计划“一体化综合减灾智能服务系统”项目(2016YFC0803108)资助
关键词
压缩感知
超分辨率
影像重建
小波基
compressive sensing
super-resolution
reconstruction
wavelet basis
