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题名基于谱问去相关模型的迭代硬阈值重构算法
被引量：1
- 1
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作者
孔繁锵
计振兴
井庆丰
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机构
南京航空航天大学航天学院
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出处
《中国激光》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第B06期360-365,共6页
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基金
江苏省自然科学基金面上项目（BK2010498）、国家自然科学基金青年基金项目（61102069）、中国博士后科学基金（20110491421）、南京航空航天大学青年科技创新基金项目（1011-56XAAl2027）和南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目（1011-56XZAll048）资助课题.
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文摘
根据高光谱图像的特点，提出一种基于谱间去相关模型的迭代硬阈值重构算法。根据高光谱图像序列的相邻图像之间具有很强的相关性，在迭代硬阈值重构算法中建立谱间去相关模型，除去重构图像观测数据中谱间相关的观测数据，去相关后的图像的观测数据更加稀疏，重构性能更高。实验结果表明，在相同观测数目下，本算法与迭代硬阈值重构算法相比，有效提高了图像的重构质量。
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关键词
信号处理
压缩感知
迭代硬阈值重构
去相关模型
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Keywords
signal processing
compressed sensing
iterative hard threshold recovery
decorrelation model
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波域滤波的迭代硬阈值压缩感知重构
被引量：1
- 2
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作者
王玮
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机构
南京航空航天大学将军路校区计算中心
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出处
《电视技术》
北大核心
2014年第9期32-35,共4页
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文摘
图像压缩感知迭代重构算法主要采用迭代阈值法解决信号的重构问题,但是迭代阈值法仅仅利用变换系数进行阈值处理,并未考虑系数的邻域统计特性,导致重构性能不高。提出一种基于小波域滤波的迭代硬阈值迭代算法,利用小波域系数的邻域统计特性修订迭代硬阈值重构算法的代价函数,进行两步迭代收缩,并在迭代中用小波域滤波除去其中的重构噪声。实验结果表明,在相同的观测数据下,相比已有的经典算法,新算法的重构图像质量较高,并且可以获得快速的重构速度。
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关键词
信号处理
压缩感知
迭代硬阈值重构
小波域滤波
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Keywords
signal processing
compressed sensing
iterative hard threshold reconstruction
wavelet filtering
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波树结构和迭代收缩的图像压缩感知算法研究
被引量：10
- 3
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作者
练秋生
肖莹
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期967-971,共5页
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基金
国家自然科学基金(60772079
61071200)
河北省自然科学基金(F2010001294)资助课题
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文摘
模型化压缩感知图像重构在标准压缩感知重构的基础上利用了小波树结构的先验知识,分别用贪婪树逼近和最优树逼近的方法求解重构优化问题。该文以模型化压缩感知重构中已有的小波树结构为基础,依据对大量自然图像小波系数关系的统计结果,提出了基于相邻系数、父系数与子系数之间统计相依关系的小波系数合理树结构,并结合小波系数合理树结构的思想,改进了普通迭代硬阈值压缩感知图像重构算法和基于最优树的模型化压缩感知图像重构算法。实验结果表明,该文算法能获得更高的图像重构质量。
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关键词
图像压缩感知
贪婪树结构
最优树结构
模型化压缩感知
迭代硬阈值重构
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Keywords
Image Compressed Sensing（CS）
Greedy tree structure
Optimal tree structure
Model-based compressed sensing
Iterative hard threshold reconstruction
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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