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基于组稀疏表示和加权全变分的图像压缩感知重构

来源 :系统工程与电子技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ttcj_008

【摘要】

：

传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像C

【作者】

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赵辉方禄发张天骐李志伟徐先明

【机构】

：

重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室

【出处】

：

系统工程与电子技术

【发表日期】

：

2020年10期

【关键词】

：

压缩感知组稀疏表示加权全变分图像重构 compressed sensing(CS)group sparse representationweighted

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61671095)资助课题

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传统的基于组稀疏表示(group sparse representation,GSR)的压缩感知(compressd sensing,CS)重构算法利用信号的稀疏性和非局部相似性来重构图像信号,但没有充分考虑图像的局部平滑特性,影响了算法的重构性能。考虑信号的稀疏性、非局部相似性、平滑性3种先验信息,提出一种基于GSR和加权全变分(weighted total variation,WTV)的图像CS重构算法,并针对传统的WTV采用全局加权会引入错误的纹理以及边缘状伪影的问题,利用一种新的WTV策略,

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