一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递(AMP)的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法(EM-SSBG-AMP)。仿真结果表明,相同采样率下,新算法的峰值信噪比(PSNR)明显高于5阶期望最大高斯混合近似信息传递算法(EM-GM-AMP),重建时间与5阶EM-GM-AMP相当。