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基于压缩感知的阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法
被引量：
5
1
作者
朱思凝
张立成
+1 位作者
宁金忠
金明录
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2191-2197,共7页
针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差...
针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差最小的路径作为新的候选集,以提高重构速度。此外,将残差差分小于某一阈值作为算法停止条件,因此不需要图像稀疏度作为算法的输入。实验结果表明,该算法可以获得较好的重构效果,同时保持了良好的时间复杂度和抗噪性能。
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关键词
压缩感知
图像重构
阈值多路径
稀疏度自适应
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题名
基于压缩感知的阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法
被引量：
5
1
作者
朱思凝
张立成
宁金忠
金明录
机构
大连理工大学信息与通信工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期2191-2197,共7页
文摘
针对深度优先的多路径匹配追踪算法在进行图像重构时需要已知图像稀疏度、计算复杂度高等问题,提出了阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法。该算法引入多个候选集,通过设定阈值来进行原子筛选和候选集数量的调整。然后每次迭代选出残差最小的路径作为新的候选集,以提高重构速度。此外,将残差差分小于某一阈值作为算法停止条件,因此不需要图像稀疏度作为算法的输入。实验结果表明,该算法可以获得较好的重构效果,同时保持了良好的时间复杂度和抗噪性能。
关键词
压缩感知
图像重构
阈值多路径
稀疏度自适应
Keywords
compressed sensing (CS)
image reconsturction
threshold multipath
sparsity adaptive
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于压缩感知的阈值多路径稀疏度自适应图像重构算法
朱思凝
张立成
宁金忠
金明录
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2019
5
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