基于l2,1范数的图像分块重构提升压缩感知精度
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更新于2024-09-07
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本文主要探讨了图像压缩采样中的一个重要问题,即如何有效选择原子以提高图像重构的性能。传统方法中,原子的选择规则往往缺乏明确性和稳定性,这直接影响到图像压缩后的质量和重构速度。为解决这个问题,研究者们在改进的正交匹配追踪算法的基础上引入了l2,1范数的选择策略。
l2,1范数是一种结合了l2范数(衡量向量的整体大小)和l1范数(衡量向量中非零元素个数)的优势,它既考虑了原子之间的相关性,又强调了原子的稀疏性。通过这种方式,l2,1范数能够剔除那些对重构贡献较小、可能造成干扰的原子,从而选取更具代表性的原子作为图像的支撑集。这种方法应用于图像分块重构过程中,通过将图像划分为多个小块,对每个块内的原子进行l2,1范数筛选,增强了块特征的区分度,提高了原子的稀疏度,从而提升了图像重构的准确性和速度。
具体实施时,该算法首先对图像进行分块,然后利用l2,1范数对每个块的原子集合进行优化选择。这个过程不仅保持了重建速度,而且在保证图像质量的前提下,显著提升了重构精度。实验结果通过对比分析,验证了新方法在保持重建效率的同时,明显提高了图像重构的精度,这对于图像压缩和恢复技术来说具有重要意义。
本文的研究工作得到了国家自然科学基金和山东省自然科学基金的支持,由多个研究领域专家合作完成,包括信号与图像处理、大规模视觉计算、大数据、物联网技术、数据挖掘与知识发现、机器学习、人工智能和仿生自然计算等领域的学者。朱华、岳峻、李振波、张志旺和寇光杰教授分别在不同方面做出了贡献,他们的研究成果对于推动图像压缩和稀疏表示领域的理论发展以及实际应用具有重要价值。
总结起来,本文的核心是提出了一个基于l2,1范数的原子选择策略,解决了图像压缩采样中的原子选择难题,通过优化原子选择和分块重构,实现了图像质量提升和处理速度的双重优化。这项工作对于图像处理、压缩感知和稀疏表示等领域的研究人员具有参考价值。
2019-09-07 上传
2023-05-23 上传
2019-09-20 上传
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2019-09-19 上传
2019-08-18 上传
2019-08-16 上传
2024-11-25 上传
2024-11-25 上传
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