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题名基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法
被引量:1
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作者
花歆悦
徐志京
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机构
上海海事大学信息工程学院
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出处
《微型机与应用》
2015年第13期49-52,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(61404083)
上海海事大学校基金项目(20120108)
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文摘
超分辨率重建通用方法中,图像分解后对应小波基只能有效稀疏表示单一成分,往往只侧重边缘成分而忽略了光滑成分等。针对这个问题,本文改进了一种基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法。该算法基于三种不同稀疏字典小波变换模型,运用一种基于K-均值聚类算法的结构化字典训练法,并采用Newton-Raphson法进行迭代算法处理,实现声纳图像压缩感知的超分辨率重建。最后通过仿真实验,验证了此种算法的可行性和有效性。实验结果表明,该算法获得的超分辨率图像能够很好地重建并保持原图像的特征,能高效地改善并提高重建质量。
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关键词
压缩感知
超分辨率重建
稀疏字典
K-均值聚类算法
Newton-Raphson迭代法
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Keywords
compressive sensing
super-resolution reconstruction
sparse dictionary
K-average clustering algorithm
Newton-Raphson iterative algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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