基于l_(2,1)范数原子选择的图像分块稀疏重构

作者： 朱华 ^1,2 岳峻 ¹ 李振波 ² 张志旺 ¹ 寇光杰 ¹
作者单位：

1. 鲁东大学信息与电气工程学院

2. 中国农业大学信息与电气工程学院
提交时间：2018-04-12 14:02:13

摘要: 针对图像压缩采样中原子的选择规则难以确定的问题，在改进的正交匹配追踪算法的基础上提出了一种基于l_(2,1)范数的原子选择方式。l_(2,1)范数的原子选择方式考虑了原子间的相关性，剔除了干扰原子，选择出了代表性原子。将所提方法用于图像分块重构，算法以图像进行分块，利用l_(2,1)范数选择对图像块支撑集进行筛选，增强块特征的判别性，提高原子的稀疏度，最终提高图像重构的准确率和速率。实验结果表明，相同条件下在保证重建速度的同时，所提新方法提高了图像重构精度。

压缩感知稀疏表示 l_(2 1)范数选择图像重构图像分块匹配追踪

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201804.01402 (或此版本 ChinaXiv:201804.01402V1)
DOI:10.12074/201804.01402V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201804.01402.V1
推荐引用方式： 朱华,岳峻,李振波,张志旺,寇光杰.(2018).基于l_(2,1)范数原子选择的图像分块稀疏重构.计算机应用研究.[ChinaXiv:201804.01402] (点此复制)

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[V1]

2018-04-12 14:02:13

ChinaXiv:201804.01402V1

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