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Tetrolet域uHMT结构先验与Turbo均衡的压缩成像
1
作者
杨星
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1766-1773,共8页
基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决...
基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决在有环路的因子图中消息不能稳定收敛的问题,利用Turbo均衡方法把压缩采样和结构先验部分分割成两个子图,分别进行状态估计并相互交换消息。最后依据最小均方误差准则估计得到重构图像,对128×128的测试图像重构的归一化均方误差可达-20.97dB,运行时间为45.24s。实验结果表明该算法在重构质量和运行速度上优于小波域隐马尔科夫树模型的各类算法。
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关键词
Tetrolet变换
通用隐马尔科夫树
TURBO均衡
消息传递
压缩成像
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职称材料
题名
Tetrolet域uHMT结构先验与Turbo均衡的压缩成像
1
作者
杨星
机构
国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期1766-1773,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61503394)
安徽省科学自然基金资助项目(No.1508085QF121)
文摘
基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决在有环路的因子图中消息不能稳定收敛的问题,利用Turbo均衡方法把压缩采样和结构先验部分分割成两个子图,分别进行状态估计并相互交换消息。最后依据最小均方误差准则估计得到重构图像,对128×128的测试图像重构的归一化均方误差可达-20.97dB,运行时间为45.24s。实验结果表明该算法在重构质量和运行速度上优于小波域隐马尔科夫树模型的各类算法。
关键词
Tetrolet变换
通用隐马尔科夫树
TURBO均衡
消息传递
压缩成像
Keywords
Tetrolet transform
universal hidden markov trees
Turbo equalization
belief propagation
compressive imaging
分类号
TN911.74 [电子电信—通信与信息系统]
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作者
出处
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1
Tetrolet域uHMT结构先验与Turbo均衡的压缩成像
杨星
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
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