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基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
被引量：
1
1
作者
杨爱萍
栗改
+1 位作者
侯正信
庞茜
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期203-206,共4页
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基...
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法,进一步提高重构性能。实验结果表明,所提出的算法可获得更高的图像重建质量。
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关键词
压缩感知
结构化
稀疏
模型
双树复小波变换
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职称材料
题名
基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
被引量：
1
1
作者
杨爱萍
栗改
侯正信
庞茜
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第14期203-206,共4页
基金
国家自然科学基金(No.61002027)
文摘
目前,标准的CS重构算法仅利用信号和图像在小波变换下的稀疏先验信息,而并没有利用变换系数具有的结构化特性。为了能够快速精确地重建原始信号,将结构化稀疏模型与SP算法、CoSaMP算法相结合,提出了压缩感知重构的改进算法。另外,将基于双树复小波变换的系数结构模型融入上述算法,进一步提高重构性能。实验结果表明,所提出的算法可获得更高的图像重建质量。
关键词
压缩感知
结构化
稀疏
模型
双树复小波变换
Keywords
Compressed Sensing（CS）
structured sparse model
dual-tree complex wavelet transform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构化稀疏模型的压缩感知重构改进算法
杨爱萍
栗改
侯正信
庞茜
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
1
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参考文献
引证文献
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