基于內(nèi)點法壓縮感知重構(gòu)算法的研究.pdf

1、壓縮感知理論作為圖像重構(gòu)方向的新興研究領(lǐng)域，在數(shù)碼采集、醫(yī)學(xué)圖像以及遙感圖像等方面獲得了大力的推廣。壓縮感知具有信息采集量少、數(shù)據(jù)采集效率高和硬件系統(tǒng)要求低的優(yōu)點，因此一經(jīng)提出便得到廣泛關(guān)注，經(jīng)過廣大學(xué)者的不懈研究，極大地推動了重構(gòu)算法研究的進(jìn)展，圖像重構(gòu)的計算能力和耗時得到極大優(yōu)化。本文主要對基于內(nèi)點法的圖像重構(gòu)算法做了研究和討論，分為以下三部分。
　?。?）在分析壓縮感知目前主要算法的實現(xiàn)方式及遇到的主要問題的基礎(chǔ)上，通過建立

2、數(shù)學(xué)模型分析不同類算法的技術(shù)特點，得出在壓縮感知重構(gòu)算法中，可通過優(yōu)化算法繼續(xù)提高算法的計算效率。
　?。?）對基于貪婪迭代思想的匹配追蹤（OMP）法和基于凸優(yōu)化思想的基追蹤（BP）法進(jìn)行分析比較，通過建立數(shù)學(xué)模型和實際事例的具體實現(xiàn)比較兩種算法的優(yōu)缺點，得出OMP算法計算時間復(fù)雜度高，運(yùn)行時間長，BP算法計算復(fù)雜度高但在此基礎(chǔ)上延伸出的內(nèi)點法具有很大的改進(jìn)空間，并給出了內(nèi)點算法的實現(xiàn)方式。通過數(shù)學(xué)分析,指出內(nèi)點算法在計算耗時和恢