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结合总变差和组稀疏性的压缩感知重构方法 被引量:1
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作者 朱俊 陈长伟 《兵器装备工程学报》 CAS 2017年第11期114-117,128,共5页
为了提高图像重建的质量,基于压缩感知理论,提出了一种基于总变差和组稀疏性的图像重建方法,同时考虑图像像素灰度值的梯度稀疏性和重叠图像块的非局部相似性两种先验知识。为了准确挖掘先验知识,本文选择非凸lp范数描述,并利用交替方... 为了提高图像重建的质量,基于压缩感知理论,提出了一种基于总变差和组稀疏性的图像重建方法,同时考虑图像像素灰度值的梯度稀疏性和重叠图像块的非局部相似性两种先验知识。为了准确挖掘先验知识,本文选择非凸lp范数描述,并利用交替方向乘子法求解产生的重构模型。实验结果表明,与当前主流的重建算法相比,所提算法能够获得更高的图像重构结果。 展开更多
关键词 压缩感知 总变差 组稀疏性 交替方向乘子算法
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组稀疏模型及其算法综述 被引量:8
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作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期776-782,共7页
稀疏性与组稀疏性在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用.本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力、变量组选择能力、变量选择一致性和变量组选择一致性,总结了组稀疏模型... 稀疏性与组稀疏性在统计学、信号处理和机器学习等领域中具有重要的应用.本文总结和分析了不同组稀疏模型之间的区别与联系,比较了不同组稀疏模型的变量选择能力、变量组选择能力、变量选择一致性和变量组选择一致性,总结了组稀疏模型的各类求解算法并指出了各算法的优点和不足.最后,本文对组稀疏模型未来的研究方向进行了探讨. 展开更多
关键词 稀疏 组稀疏性 变量选择 变量选择 一致
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Block sparse compressed sensing with frames:Null space property and l_(2)/l_(q)(0
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作者 WU Fengong ZHONG Penghong QIN Yuehai 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2025年第3期173-182,共10页
This paper explores the recovery of block sparse signals in frame-based settings using the l_(2)/l_(q)-synthesis technique(0<q≤1).We propose a new null space property,referred to as block D-NSP_(q),which is based ... This paper explores the recovery of block sparse signals in frame-based settings using the l_(2)/l_(q)-synthesis technique(0<q≤1).We propose a new null space property,referred to as block D-NSP_(q),which is based on the dictionary D.We establish that matrices adhering to the block D-NSP_(q)condition are both necessary and sufficient for the exact recovery of block sparse signals via l_(2)/l_(q)-synthesis.Additionally,this condition is essential for the stable recovery of signals that are block-compressible with respect to D.This D-NSP_(q)property is identified as the first complete condition for successful signal recovery using l_(2)/l_(q)-synthesis.Furthermore,we assess the theoretical efficacy of the l2/lq-synthesis method under conditions of measurement noise. 展开更多
关键词 Compressed sensing block sparse l2/lq-synthesis method null space property
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