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      一種改進的聯(lián)合全變差與自適應(yīng)低秩正則化的壓縮感知重構(gòu)方法

      2017-12-26 | rar | 0.77 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　針對基于固定變換基的協(xié)同稀疏圖像壓縮感知（cs）重構(gòu)算法不能充分利用圖像自相似特性的問題，提出了一種改進的聯(lián)合全變差與自適應(yīng)低秩正則化的壓縮感知重構(gòu)方法。首先，通過圖像塊匹配法尋找結(jié)構(gòu)相似塊，并組成非局部相似塊組；然后，以非局部相似塊組加權(quán)低秩逼近替代協(xié)同稀疏表示中的三維小波變換域濾波；最后，結(jié)合梯度稀疏與非局部相似塊組低秩先驗構(gòu)成重構(gòu)模型的正則化項，并采用交替方向乘子法求解實現(xiàn)圖像重構(gòu)。實驗結(jié)果表明，相比協(xié)同稀疏壓縮感知重構(gòu)（ RCoS）算法，該方法重構(gòu)圖像的峰值信噪比平均可提升約2 dB，所提算法在準確描述圖像非局部自相似結(jié)構(gòu)特征的前提下顯著提高了重構(gòu)質(zhì)量，更好地保留了圖像的紋理細節(jié)信息。

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