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基于压缩感知重建算法的一些改进  
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【英文题名】 Some Improved Reconstruction Algorithms Based on Compressed Sensing
【作者】 刘弘远;
【导师】 刘少平;
【学位授予单位】 华中科技大学;
【学科专业名称】 计算数学
【学位年度】 2013
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 华中科技大学
【网络出版投稿时间】 2014-04-22
【关键词】 压缩感知; 重建算法; 稀疏自适应; 匹配追踪; 迭代硬阈值; 回溯;
【英文关键词】 Compressed Sensing; Reconstruction Algorithm; Sparsity Adaptive; Matching Pursuit; Iterative Hard Thresholding; Backtracking;
【中文摘要】 本文对压缩感知重建算法进行了详细的总结和深入的探索，特别对已有的基于压缩感知的凸优化方法和贪婪算法进行了重点研究，分析了几种现有算法的优缺点和可能的改进角度，并分别通过二维图像稀疏重建实验对比了各个算法的性能。本文针对正则化正交匹配追踪算法、正交补空间匹配追踪算法和迭代硬阈值算法的缺点提出了改进算法，还通过实验对比了改进算法和原始算法的性能，验证了改进算法在重建质量和重建速度方面有所提高。改进算法具体如下： (1)针对正则化正交匹配追踪算法在低采样率时重建精度不高的缺点，提出了加权相关正则化正交匹配追算法，结合回溯思想的优点提出了后退正则化正交匹配追踪算法，针对正则化自适应匹配追踪算法固定步长增加容易造成过度估计稀疏度的缺点提出了变步长正则化自适应匹配追踪算法。 (2)针对正交补空间匹配追踪算法的时间复杂度大的缺点加入了正则化方法，提出了正则化补空间正交匹配追踪算法和阈值正则化补空间正交匹配追踪算法。汲取了稀疏自适应的优点，对阈值正则化补空间正交匹配追踪算法提出了阈值正则化自适应补空间正交匹配追踪算法，又对正则化补空间正交匹配追踪算法提出了正则化自适应补空间正交匹配追踪算法和变步长正则化自适应...
【英文摘要】 The paper summarizes reconstruction algorithms in details and explores them deeply, especially the paper pays more efforts on the existing convex optimization method and greedy algorithm based on compressed sensing. The paper makes analysis of advantages and disadvantages and possible improved angle of several exsiting algorithms. Then the paper makes two-dimensional image sparse reconstruction experiments to compare the performance of each algorithm. According to the analysis of the disadvantage on the exi...
【更新日期】 2014-05-30

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