基于改进SP算法的压缩感知图像重构

作者：吴延海; 闫迪

来源：计算机应用与软件, 2013, (07): 200.

• 压缩感知
• 子空间追踪
• 重构
• 图像处理
• 采样
• 稀疏度 Compressive sensing Subspace pursuit Reconstruction Image processing Sampling Sparsity

针对压缩感知子空间追踪SP(subspace pursuit)算法必须以信号稀疏度为先验知识,而现实中图像稀疏度未知这一问题,提出改进SP算法MSP(modified subspace pursuit)。首先对信号的稀疏度进行自适应估计,其次在迭代过程中,通过给定的步长因子对稀疏度进行更新,使之逐渐逼近正确子空间,当重构误差小于阈值时,停止迭代,实现稀疏信号的重构。重构图像表明:MSP算法在运算时间和重构精度上均优于其他同类算法,实现了图像的快速精确重构。

• 单位
  西安科技大学