基于l_p范数的压缩感知图像重建算法研究

Authors：宁方立; 何碧静; 韦娟

Source：ACTA PHYSICA SINICA, 2013, (17): 290-297.

• 图像重建
• 压缩感知
• 罚函数
• 修正Hesse阵序列二次规划 image reconstruction
• compressive sensing
• penalty function
• revised Hesse sequence quadratic programming

图像重建是光学成像、光声成像、声纳成像、核磁共振成像、天体成像等物理成像领域中的关键技术之一.近年来提出的压缩感知理论指出:对稀疏或者可压缩信号进行少量非自适应线性投影,投影信号含有足够的信息,从而能对信号进行高概率重建.压缩感知已被应用于多种物理成像系统.将罚函数法和修正Hesse阵序列二次规划方法相结合,并采用了分块压缩感知思想,提出一种基于lp范数的压缩感知图像重建算法.以cameraman,barbara和mandrill图像为例,采用该算法进行图像重建.首先,在不同采样率下对图像重建.即便采样率低至0.3时,也能获得高达32.23 dB的信噪比,重建图像清晰可辨.验证了该算法的正确性.其次,将该算法与正交匹配追踪算法进行对比,在采样率达到0.5以上时,能够获得高信噪比的重建图像,成像时间也大为减少,特别是采样率为0.7时,成像时间减少88%.最后,与现有基于lp范数的压缩感知图像重建算法进行对比,计算结果表明在成像质量有所提高的基础上,成像时间大为缩短.

• Institution
  西北工业大学; 西安电子科技大学