结合自适应稀疏表示和全变分约束的图像重建-中国学术期刊网络出版总库

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结合自适应稀疏表示和全变分约束的图像重建

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【英文篇名】	Adaptive sparse representation and total variation constraint based image reconstruction
【下载频次】	★★★★★
【作者】	王勇; 冯唐智; 陈楚楚; 乔倩倩; 杨笑宇; 王国栋; 高全学;
【英文作者】	WANG Yong; FENG Tangzhi; CHEN Chuchu; QIAO Qianqian; YANG Xiaoyu; WANG Guodong; GAO Quanxue; School of Electronic Engineering; Xidian Univ.; School of Telecommunication Engineering;
【作者单位】	西安电子科技大学电子工程学院; 西安电子科技大学通信工程学院;
【文献出处】	西安电子科技大学学报 , Journal of Xidian University, 编辑部邮箱 2016年 01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; 自适应冗余字典; 稀疏表示; 图像重建; 全变分;
【英文关键词】	compressed sensing; adaptive redundant dictionary; sparse representation; image reconstruction; total variation;
【摘要】	针对以二维小波变换和离散余弦变换为代表的固定正交基在图像压缩感知高分辨率重建中的局限性,提出了一种新的自适应冗余字典稀疏表示结合全变分约束的图像高分辨率重建算法.该算法以迭代过程的中间图像作为训练样本,通过自适应学习获得适合样本特征的冗余字典,它充分利用了字典原子与待重建图像的相关性,获得了待重建图像的理想完备稀疏表示,从而降低了采样率,提高了图像重建质量.最后,以全变分作为正则化条件,采用交替迭代算法求解稀疏优化问题.仿真结果表明,该算法可以在低采样率下重建出高质量的图像.
【英文摘要】	In view of the limitation of fixed complete orthogonal transformation,represented by twodimensional wavelet transform and discrete cosine transform in compressed sensing high-resolution image reconstruction,this paper proposes a new method for high-resolution image reconstruction based on adaptive redundant dictionary sparse representation with the total variation constraint.The algorithm takes the intermediate image in the process of iteration as the training sample to get a redundant dictionary suitable f...
【基金】	国家自然科学基金资助项目(61271296); 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JB150218); 西安电子科技大学教育教学改革研究资助项目(B1311);西安电子科技大学新实验开发与新实验设备研制及实验教学改革资助项目(SY1354)
【更新日期】	2016-03-17
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	在图像高分辨率重建中,稀疏表示是近年来关注的热点之一,也是压缩感知成像的核心问题之一[1].为提高图像表示的稀疏性,一般通过小波、离散余弦等正交变换对图像进行稀疏表示.这些传统稀疏表示的优点是操作简单、理论成熟.但是这些变换存在着只能表示有限的信号特征的缺点,当?

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