分块压缩感知图像重建下载

weixin_39820535 2020-08-02 08:00:32
该算法通过对图像分块来进行压缩感知图像重建，提高了图像重建的质量和重建速度
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分块压缩感知图像重建
该算法通过对图像分块来进行压缩感知图像重建，提高了图像重建的质量和重建速度
CS-OMP.zip_CS Image DCT_dct-omp_分块压缩感知_分块重构_图像分块重建
实现图像的分块压缩感知重建，DCT变换，OMP重构算法
压缩感知/压缩传感图像重建算法
该算法是基于压缩感知（压缩传感）图像重建算法，将图像分块，应用正则化方法是现代，重建性能好，速度较快。
论文研究-基于OpenMP的压缩感知多描述并行处理算法.pdf
针对压缩感知算法重建时间长、图像重建质量不高等不足, 在认真分析压缩感知算法的基础上, 提出一种压缩感知多描述并行算法。为了提高系统运行速度和重建图像质量, 将经过稀疏变换后的系数进行交织抽取, 分成多个子图像, 再利用OpenMP将子图像分配到各线程中并行实现分块压缩感知。实验结果表明, 随着抽取数的增加, 图像的重建质量呈上升趋势, 在32-抽取时图像的重建质量比单抽取的高出了724 dB; 随着线程数的增加, 程序的执行效率不断提高, 最高可达单线程的735倍, 有效地解决了压缩感知算法重建时间长以及图像重建质量差的问题。
基于FOCUSS的图像分块压缩感知 (2011年)
为了解决图像重建计算复杂度大的问题，有人提出了分块压缩感知(Block Compressed Sensing)，但基于正交匹配追踪(OMP)的图像分块重建会产生明显的块效应．针对这一问题，本文提出了基于欠定系统局灶解法(Focal Underdetermined System Solution，简称FOCUSS)的图像分块重建，算法首先对图像进行分块，然后用傅里叶变换把图像稀疏化，再用FOCUSS重建分块图像．仿真实验结果表明，基于FOCUSS的图像分块重建不仅降低了图像块效应，而且提高了重建图像质量．
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