针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则...针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则化问题通过变量分裂(Variable Splitting,VS)技术转化为与之等价的约束优化问题;然后采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量最小化,并采用持续的思想更新罚参数,重构出信号的稀疏系数;最后进行正交反变换,重构出原始信号.并将ADEPCM用于图像重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析.实验结果表明:与现有的一些重构算法相比,ADEPCM具有稍高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度.展开更多
文摘针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)中信号重构的l1-正则化问题中的l1-正则项非光滑,求解比较困难,提出了交替方向外点持续法(Alternating Direction Exterior Point Continuation Method,ADEPCM).该算法首先将信号的稀疏域的l1-正则化问题通过变量分裂(Variable Splitting,VS)技术转化为与之等价的约束优化问题;然后采用一步Gauss-Seidel思想,对优化问题中的变量最小化,并采用持续的思想更新罚参数,重构出信号的稀疏系数;最后进行正交反变换,重构出原始信号.并将ADEPCM用于图像重构,进行了仿真实验及对实验结果进行了分析.实验结果表明:与现有的一些重构算法相比,ADEPCM具有稍高的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和更快速的收敛速度.
