基于壓縮感知圖像恢復(fù)算法的研究.pdf

1、壓縮感知是一種全新的采樣模式,它已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到研究應(yīng)用。壓縮感知是針對(duì)稀疏信號(hào)或可壓縮信號(hào)提出來(lái)的。壓縮感知理論表明:可以在采樣數(shù)量遠(yuǎn)少于傳統(tǒng)采樣數(shù)量情況下精確恢復(fù)出待測(cè)量的稀疏信號(hào)。構(gòu)建有效的恢復(fù)算法是壓縮感知的理論難點(diǎn)之一。本文主要是通過(guò)(e)1最小值算法和貪婪算法來(lái)解決壓縮感知的稀疏重建問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)研究。
　　 本文首先對(duì)壓縮感知理論和現(xiàn)有的恢復(fù)重建算法進(jìn)行了系統(tǒng)的學(xué)習(xí),分析了壓縮感知和恢復(fù)算法的研究現(xiàn)狀并展開(kāi)研究。

2、主要完成的工作如下:
　　 提出了近似消息傳遞算法的一種改進(jìn)方案和就針對(duì)附加噪音測(cè)量的稀疏恢復(fù)問(wèn)題提出了解決方案。近似消息傳遞算法是有消息傳遞算法和迭代閾值算法結(jié)合提出來(lái)的,解決了非噪音的測(cè)量情況下的稀疏恢復(fù)問(wèn)題,具有計(jì)算復(fù)雜度低,運(yùn)行時(shí)間短,恢復(fù)效果明顯的特點(diǎn)。本文采用了自適應(yīng)的閾值計(jì)算策略改進(jìn)迭代閾值函數(shù),使閾值函數(shù)獲取更好的閾值點(diǎn),從而加速了算法的收斂性,縮短了算法的運(yùn)行時(shí)間,提高了算法的運(yùn)行效果。
　　 提出了隨