一种基于分析稀疏表示的图像重建算法  被引量:2

Image Reconstruction Algorithm Based on Analysis Sparse Representation

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作  者:尹宝才[1] 郭晓明[1] 施云惠[1] 丁文鹏[1] 

机构地区:[1]北京工业大学城市交通学院,多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京100124

出  处:《数据采集与处理》2014年第1期30-35,共6页Journal of Data Acquisition and Processing

基  金:国家自然科学基金(61390512;61033004;61170103;61370118)资助项目

摘  要:TV-Wavelet-L1(TVWL1)模型因包含全变分(Total-variation,TV)和小波正则化约束,具有较强的图像重建能力。而传统求解TVWL1模型的算法往往忽略了综合/分析稀疏表示方法的方式。本文提出了一个新的求解TVWL1模型的图像重建算法,该算法把图像重建问题分解为几个子问题并交替求解,利用分析稀疏表示特性构建子问题的求解算法。实验结果表明,与已有算法相比,本文提出的算法可以提高重建图像主客观质量。TV-Wavelet-LI(TVWL1) model which consists of total-variation (TV) and wavelet regularization has great capability in image reconstruction. However, traditional algorithms solving the TVWL1 model for image reconstruction ignore the way of synthesis/analysis sparse representation. A new image reconstruction algorithm is thus proposed to solve TVWL1, where the original signal reconstruction problem is decomposed into multiple much simpler sub-problems which can be solved alternately. In addition, the analysis sparse representation is considered in a sub-problem. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can obviously improve both objective and subjective qualities of reconstruction images com- pared with the existing algorithms.

关 键 词:压缩感知 图像重建 贪心算法 TV-Wavelet-L1模型 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP37[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]

 

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