分块正则化正交匹配追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新的信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号值就可实现信号的精确重构。文中在研究和总结已有经典重构算法的基础上,提出了结合图像分块思想和正则化过程的分块正则化正交匹配追踪算法(Block Regularized Orthogonal Matching Pursuit,B_ROMP)用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用正则化过程实现支撑集的二次筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重建效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明,通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上,提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法(Block Subspace Pursuit,B_SP)用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像,利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选,最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明,在相同测试条件下,该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。