基于压缩感知的图像自适应子空间追踪算法-中国学术期刊网络出版总库

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基于压缩感知的图像自适应子空间追踪算法

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【英文篇名】	Image adaptive subspace pursuit algorithm based on compressive sensing
【下载频次】	★★★☆
【作者】	吕伟杰; 陈霞; 刘红珍;
【英文作者】	LV Weijie; CHEN Xia; LIU Hongzhen; School of Electrical and Automation; Tianjin University;
【作者单位】	天津大学电气与自动化工程学院;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2016年 03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】	压缩感知; 信号重构; 自适应; 子空间追踪;
【英文关键词】	compressive sensing; signal recovery; adaptive; subspace pursuit;
【摘要】	针对稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法中存在的运行速度慢、重建效果欠佳的问题,提出了一种新的自适应的子空间追踪算法(MASP)。采用SAMP算法中分段的思想,先对半减小预估稀疏度,再逐一增加,得到真实稀疏度后,再利用子空间追踪算法对原始信号进行重构。实验表明,相比于SAMP算法,该算法在相同观测数量的情况下,具有较快的运行时间和较好的重建效果,其中,在重构信噪比方面平均提高8.2%。
【英文摘要】	The Sparsity Adaptive Matching Pursuit(SAMP)algorithm has a large range of application in compressive sensing, but it runs slowly and the performance of recovery is not good. Compared with SAMP, a novel adaptive subspace pursuit algorithm is presented, which uses the idea of stage, evaluates the sparsity of the original signal step by step, and then with the information of sparsity, recovers the original signal using the subspace pursuit algorithm. The experiments demonstrate that the new algorithm not only...
【更新日期】	2016-03-02
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言压缩感知(Compressive Sensing,CS)[1-4],自2006年被Candes等人提出来之后,被广泛应用于应用数学、计算机科学和电子工程等各个领域。由于CS理论不需要较高的采样频率,在图像处理和传输中也得到了广泛应用。CS理论有3个关键问题[5]:稀疏表示、压缩观测和优化重构。其中,信

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