压缩感知图像重建算法的研究现状及其展望

压缩感知图像重建算法的研究现状及其展望

李然;干宗良;崔子冠;朱秀昌

【期刊名称】《电视技术》

【年(卷),期】2013(37)19

【摘要】压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对信号数据进行采集、编解码的新理论.将压缩感知应用于图像压缩具有潜在的应用价值,压缩感知图像重建算法是该领域的热点问题.在对目前压缩感知重建算法的文献进行分析和综合的基础上,首先阐述了压缩感知的基本原理及其各项关键技术,然后简要总结了当前流行的压缩感知图像重建算法,给出了各种图像重建算法的仿真结果及分析,最后对影响压缩感知图像重建算法几个关键问题进行剖析和展望.

【总页数】8页(P7-14)

【作者】李然;干宗良;崔子冠;朱秀昌

【作者单位】南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏南京210003;南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室,江苏南京210003

【正文语种】中文

【中图分类】TN911.73

【相关文献】

1.基于稀疏度自适应压缩感知的电容层析成像图像重建算法 [J], 吴新杰;闫诗雨;徐攀峰;颜华

2.基于压缩感知的一种改进射电图像重建算法 [J], 潘润宁

3.基于压缩感知的高炉料面图像重建算法 [J], 赵文慧;王利强;孔维敬

4.压缩感知图像重建算法的研究现状及其展望 [J], 李敏

5.基于压缩感知的高炉料面图像重建算法 [J], 赵文慧;王利强;孔维敬

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