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| 基于低秩增强的图像压缩感知重构算法 | |
| 作者姓名： | 杨春玲 汤瑞东 |
| 作者单位： | 华南理工大学电子与信息学院 |
| 基金项目： | 广东省自然科学基金重点资助项目( 2017A030311028) ; 广东省自然科学基金资助项目( 2016A030313455) |
| 摘 要： | 现有较突出的自然图像压缩感知重构算法大多基于图像的非局部自相似性,因为相似块组具有更高的稀疏度,以相似块组作为重构基础比独立重构单一图像块具有更好的重构性能.但在低采样率条件下,受初始重构质量所限,大量干扰信息的出现导致相似块分组不理想,影响最终重构质量.针对此问题,本文在GSR算法的基础上提出一种低秩增强图像重构算法.首先在初始重构中引入三维块匹配去噪方法,提出混合滤波重构算法,为相似块分组提供更高质量初始重构图像.然后在相似块正式分组前进行低秩增强预处理,使得相似块分组过程更加关注图像块的关键特征,提高分组的正确度.仿真实验结果表明,所提算法和GSR算法相比,在低采样率条件下具有更好的重构性能. |
| 关 键 词： | 图像压缩感知 低采样率 混合滤波 关键特征 低秩增强 |
| 收稿时间： | 2018-04-27 |
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