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基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

练秋生 陈书贞

练秋生, 陈书贞. 基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构. 自动化学报, 2010, 36(3): 385-391. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385
引用本文: 练秋生, 陈书贞. 基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构. 自动化学报, 2010, 36(3): 385-391. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385
LIAN Qiu-Sheng, CHEN Shu-Zhen. Image Reconstruction for Compressed Sensing Based on the Combined Sparse Image Representation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(3): 385-391. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385
Citation: LIAN Qiu-Sheng, CHEN Shu-Zhen. Image Reconstruction for Compressed Sensing Based on the Combined Sparse Image Representation. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(3): 385-391. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385

基于混合基稀疏图像表示的压缩传感图像重构

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.00385
详细信息
    通讯作者:

    练秋生

Image Reconstruction for Compressed Sensing Based on the Combined Sparse Image Representation

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    Corresponding author: LIAN Qiu-Sheng
  • 摘要: 单一基函数不能对同时包含边缘和纹理信息的自然图像进行最优压缩传感图像重构. 本文根据Meyer的卡通--纹理图像模型和生物视觉原理, 用拉普拉斯塔式分解和圆对称轮廓波分别表示图像的光滑成分和边缘成分, 并构造了窄带轮廓波变换实现纹理成分的稀疏表示. 三种稀疏变换的基函数分别与视觉皮层中的侧膝体、简单细胞及栅格细胞的感受野类似. 结合三种图像稀疏表示方法和凸集交替投影算法提出了基于混合基稀疏表示的压缩传感图像重构算法. 实验结果表明,与基于块匹配三维变换迭代收缩的图像重构算法比较, 本文算法能获得更高的图像重构质量.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-03-18
  • 修回日期:  2009-08-26
  • 刊出日期:  2010-03-20

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