基于非常稀疏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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基于非常稀疏随机投影的图像重建方法

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【英文篇名】	Method of image reconstruction based on very sparse random projection
【下载频次】	★★★★★
【作者】	方红; 章权兵; 韦穗;
【英文作者】	FANG Hong1; 2; ZHANG Quan-bing1; WEI Sui1 1.Key Lab of Intelligent Computing and Signal Processing; Anhui University; Hefei 230039; China 2.College of Science; Hefei University of Technology; Hefei 230009; China;
【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; 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230009 合肥工业大学理学院;
【文献出处】	计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2007年 22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】	随机投影; 可压缩; 稀疏性;
【英文关键词】	random projection; compressed; sparsity;
【摘要】	将非常稀疏随机投影引入可压缩传感CS(CompressedSensing)理论,提出一种新的CS测量矩阵:非常稀疏投影矩阵。利用非常稀疏投影分布的渐近正态性,证明了新的矩阵满足CS测量矩阵的必要条件。该矩阵由于其构成的非常稀疏性大大简化了图像重建过程中的投影计算,从而提高重建速度。实验结果表明非常稀疏投影矩阵在满足一定测量数目要求的条件下可以精确重建。最后给出了新的测量矩阵与一般采用的高斯和贝努里测量矩阵的重建结果比较和分析。
【英文摘要】	Introduces the very sparse random projection into Compressed Sensing(CS) theory and presents a new kind of CS measurement matrix:very sparse projection matrix.By the asymptotic normality for very sparse random projection distribution,proves that the new matrix satisfies the necessary condition for CS measurement matrix.Owing to its sparsity of structure,new matrix greatly simplifies the projection operation during images reconstruction,which greatly improving the speed of reconstruction.The results of simul...
【基金】	国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603083,No.60473102)。
【更新日期】	2007-09-11
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	1引言新近,Donoho、Cand’es、Romberg和Tao从信号分解和逼近理论进一步发展了一种新的可压缩成像理论[1,2](或者称为压缩传感理论:CS)。该理论的提出者之一,Donoho,美国科学院院士,斯坦福大学的统计学家在信号处理的众多领域,如信号稀疏分解、逼近理论、小波变换、图像压缩等?

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