Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法 | |
| 沈燕飞; 朱珍民; 张勇东; 李锦涛 | |
| 2016 | |
| 发表期刊 | 电子学报
 |
| ISSN | 0372-2112 |
| 卷号 | 44.0期号:003页码:572 |
| 摘要 | 本文将压缩感知图像恢复问题作为低秩矩阵恢复问题来进行研究.为了构建这样的低秩矩阵,我们采样非局部相似度模型,将相似图像块作为列向量构建一个二维相似块矩阵.由于列向量间的强相关性,因此该矩阵具有低秩属性.然后以压缩感知测量作为约束条件对这样的二维相似块矩阵进行低秩矩阵恢复求解.在算法求解的过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,同时为了减少计算复杂度,使用基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验表明该算法的收敛率、图像恢复性能均优于目前主流压缩感知图像恢复算法. |
| 关键词 | 压缩感知 秩最小化 图像恢复 非局部相似 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37606 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 第一作者单位 | 中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 沈燕飞,朱珍民,张勇东,等. 基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法[J]. 电子学报,2016,44.0(003):572. |
| APA | 沈燕飞,朱珍民,张勇东,&李锦涛.(2016).基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法.电子学报,44.0(003),572. |
| MLA | 沈燕飞,et al."基于秩极小化的压缩感知图像恢复算法".电子学报 44.0.003(2016):572. |
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