基于非局部相似块低秩的压缩感知图像重建算法

来源 :电子学报 | 被引量 : 26次 | 上传用户：t123

【摘要】

：

传统的压缩感知重建算法利用信号在某个特征空间下的稀疏性构建目标优化函数,但没有充分考虑信号的局部特性和结构化属性,影响了算法的重建性能和算法的适应性.本文考虑图像的非局部自相似性(Nonlocal Self-Similarity,NLSS),提出一种基于图像相似块低秩的压缩感知图像重建算法,将图像恢复问题转化为聚合的相似块矩阵秩最小问题.算法以最小压缩感知重建误差为约束构建优化模型,并采用加权核范

【作者】

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宋云李雪玉沈燕飞杨高波

【机构】

：

长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南大学信息科学与工程学院,中国科学院计算技术研究所

【出处】

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电子学报

【发表日期】

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2017年03期

【关键词】

：

压缩感知图像重建非局部自相似低秩优化 compressive sensing image recovery non-local self-simila

【基金项目】

：

国家自然科学基金（No.61471343,No.61572183,No.61402053）, 湖南省教育厅科学研究重点项目（No.13A107,No.15A007）, 湖南省自然科学基金（No.2016JJ2005）, 湖南省科技计划项目（No.2014FJ6047,No.2014GK3030）

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