联合图像稀疏和低秩先验的压缩感知重建算法OA北大核心CSTPCD
COMPRESSIVE SENSING RECONSTRUCTION ALGORITHM COMBINING IMAGE SPARSE AND LOW-RANK PRIOR
将图像的非局部低秩特性引入压缩感知的稀疏表示模型中,联合图像的局部稀疏性质和非局部低秩特性,提出图像压缩感知的联合先验重建模型.利用ADMM算法将原问题划分为多个子问题,使用自适应稀疏字典学习和加权核范数最小化模型分别求解稀疏和低秩子问题.与目前国际上先进的压缩感知重建算法进行比较,实验结果表明该算法在重建效果上有一定的提升.
陈逸野;王维东
浙江大学信息与电子工程学院 浙江杭州310000浙江大学信息与电子工程学院 浙江杭州310000
信息技术与安全科学
压缩感知稀疏表示非局部低秩交替方向乘子法
《计算机应用与软件》 2022 (9)
255-260,315,7
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