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结合字典稀疏表示和非局部相似性的自适应压缩成像算法
资料介绍
如何以较少的观测值重构出高质量的图像是压缩成像系统的一个关键问题.本文根据图像块随机投影能量大小分布特点,提出了一种新的自适应采样方式以及针对自适应采样的有效重构算法.重构时利用了图像在字典下的稀疏表示原理和图像的非局部相似性先验知识.为实现图像的稀疏表示,文中构造了由多个方向字典和一个正交DCT字典组成的冗余字典,并用l1范数作为约束条件求解稀疏优化问题.由于充分利用了图像块的局部特性和图像的非局部特性,本文的压缩成像算法在低采样率下能重构出较高质量的图像.
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