【摘 要】
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贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,
【机 构】
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西安电子科技大学电子工程学院,西安电子科技大学通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271296);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2016JM6012);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JB150218);西安电子科技大学教育教学改革研究资助项目(B1311);西安电子科技大学新实验开发与新实验设备研制及实验教学改革资助项目(SY1354)
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贝叶斯压缩感知是一种基于统计分析的压缩感知算法,具有很好的鲁棒性,能够充分利用信息间的相关性,它的重构依赖于图像的稀疏性表达.针对贝叶斯压缩感知的深层次稀疏化问题,笔者结合自适应字典学习思想,提出一种冗余自适应字典表示的稀疏贝叶斯学习算法.该算法对图像进行局部分块,从待重建图像的迭代中间图像分块中学习字典,并以该字典作为图像的稀疏变换基,通过稀疏贝叶斯学习算法获得稀疏解.实验结果表明,基于自适应字典的贝叶斯学习算法能提高稀疏化,明显改善图像的重构质量.
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