中国学术期刊网络出版总库
  关闭
基于盲压缩感知模型的图像重构方法  
   推荐 CAJ下载 PDF下载
【英文篇名】 Image reconstruction method based on blind compressed sensing model
【下载频次】 ★★★★★
【作者】 吴超; 王勇; 田洪伟; 张凤; 郑娜; 楚天; 许录平;
【英文作者】 WU Chao; WANG Yong; TIAN Hong-wei; ZHANG Feng; ZHENG Na; CHU Tian; XU Lu-ping; School of Aerospace Science and Technology; Xidian University; School of Electronic Engineering; Unit 91245 of the PLA;
【作者单位】 西安电子科技大学空间科学与技术学院; 西安电子科技大学电子工程学院; 中国人民解放军91245部队;
【文献出处】 系统工程与电子技术 , Systems Engineering and Electronics, 编辑部邮箱 2014年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 稀疏基; 图像变换; 组合离散余弦变换基; 盲压缩感知;
【英文关键词】 sparse base; image transform; combination of discrete cosine transform base; blind compressed sensing(BCS);
【摘要】 为了解决压缩感知重建中噪声引起图像质量明显下降的问题,研究了自适应学习的压缩感知模型,提出了一种盲压缩感知图像重构方法。该方法采用盲压缩感知的稀疏矩阵与稀疏基交替更新的思想,应用了图像冗余变换和初始组合余弦变换基相结合的迭代策略,解决了压缩感知中的稀疏基难于表示的问题,抑制了噪声,提高了图像重构质量。通过实验验证所提方法较基于小波变换的正交匹配追踪方法和全变差方法有明显的噪声抑制功能,且能保持较好的图像纹理信息。
【英文摘要】 In order to solve the problem of decreased image quality due to the poor robustness against noise in compressed sensing(CS)reconstruction,the CS model based on adaptive learning is studied and a new method applied to image reconstruction based on the blind compressed sensing(BCS)model is proposed.The proposed method employs the idea of alternating update of sparse base and sparse matrix from the BCS model,and adopts the strategy which combines the image redundant transform and initial combination of discret...
【基金】 国家自然科学基金(61172138); 中央高校基本科研业务费专项资金(K50511020020)资助课题
【更新日期】 2014-08-01
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言众所周知,在奈奎斯特采样定理为基础的传统数字信号处理框架下,若要从采样得到的离散信号中无失真地恢复模拟信号,采样速率必须至少是信号带宽的两倍。然而,随着当前信息需求量的日益增加,信号带宽越来越宽,在信息获取中对采样速率和处理速度等提出越来越高的要求。压缩感

xxx
【读者推荐文章】中国期刊全文数据库 中国博士学位论文全文数据库 中国优秀硕士学位论文全文数据库 中国重要会议论文全文数据库
【相似文献】
中国期刊全文数据库
中国优秀硕士学位论文全文数据库
中国博士学位论文全文数据库
中国重要会议论文全文数据库
中国重要报纸全文数据库
中国学术期刊网络出版总库
点击下列相关研究机构和相关文献作者,可以直接查到这些机构和作者被《中国知识资源总库》收录的其它文献,使您全面了解该机构和该作者的研究动态和历史。
【文献分类导航】从导航的最底层可以看到与本文研究领域相同的文献,从上层导航可以浏览更多相关领域的文献。

工业技术
  自动化技术、计算机技术
   计算技术、计算机技术
    计算机的应用
     信息处理(信息加工)
      模式识别与装置
       图像识别及其装置
  
 
  CNKI系列数据库编辑出版及版权所有:中国学术期刊(光盘版)电子杂志社
中国知网技术服务及网站系统软件版权所有:清华同方知网(北京)技术有限公司
其它数据库版权所有:各数据库编辑出版单位(见各库版权信息)
京ICP证040431号    互联网出版许可证 新出网证(京)字008号