基于亚高斯随机投影的图像重建方法-中国学术期刊网络出版总库

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基于亚高斯随机投影的图像重建方法

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【英文篇名】	A Method of Image Reconstruction Based on Sub-Gaussian Random Projection
【下载频次】	★★★★★
【作者】	方红; 章权兵; 韦穗;
【英文作者】	Fang Hong1; 2; Zhang Quanbing1; and Wei Sui11(Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing; Anhui University; Hefei 230039)2(College of Science; Hefei University of Technology; Hefei 230009);
【作者单位】	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【文献出处】	计算机研究与发展 , Journal of Computer Research and Development, 编辑部邮箱 2008年 08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】	亚高斯; 随机投影; 可压缩; 稀疏性; 测量矩阵;
【英文关键词】	sub-Gaussian; random projection; compressed; sparseness; measurement matrix;
【摘要】	将亚高斯随机投影引入可压缩传感CS(compressed sensing)理论,给出了两种新类型的CS测量矩阵:稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵.利用亚高斯分布尾部的有界性,证明了这两种矩阵满足CS测量矩阵的必要条件.同时,进一步说明由于这两种矩阵构成元素的稀疏性可以简化图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度.实验结果表明新的测量矩阵均有较好的测量效果,在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建.最后给出了这两种矩阵与一般采用的高斯测量矩阵的重建结果比较和分析.
【英文摘要】	In this paper,sub-Gaussian random projection is introduced into compressed sensing(CS) theory and two new kinds of CS measurement matrix:sparse projection matrix and very sparse projection matrix are presented.By the tail bounds for sub-Gaussian random projections,the proof of how these new matrices satisfy the necessary condition for CS measurement matrix is provided.Then,it is expatiated that owing to their sparseness,new kinds of matrices greatly simplify the projection operation during image reconstruct...
【基金】	国家自然科学基金项目(60603083,60473102); 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20070357003)~~
【更新日期】	2008-09-18
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	近年来,Donoho[1]和Cand埁s等人[2]从信号分解和逼近理论进一步发展了一种可压缩成像理论(或者称为压缩传感理论:CS).该理论的提出者之一Donoho是美国科学院院士、斯坦福大学的统计学家,他在信号处理的众多领域,如信号分解、逼近、小波、压缩等都做出巨大贡献[3-4].CS理论主要?

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