阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法

李琪; 张欣; 张平康; 张航

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阈值稀疏自适应匹配追踪图像重构算法

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针对稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP）在进行图像重构时存在重构精度低及计算复杂度高的问题,本文提出了一种基于阈值控制的稀疏度自适应匹配追踪（T-SAMP）算法.基于回溯迭代的正交匹配追踪（BAOMP）算法在原子选择阶段,采用阈值核查所选的可靠原子及删除不可靠原子,将核查可靠原子步骤作为SAMP算法迭代前的预处理步骤,以寻找到信号的最大近似系数,以提高重构精度以及降低算法复杂度.仿真结果表明,与SAMP算法相比,所提出的T-SAMP算法能平均提高3dB峰值信噪比,算法平均运行时间降低约60%.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2018年第11期|2528-2532|共5页
作者
李琪; 张欣; 张平康; 张航;
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作者单位

贵州大学大数据与信息工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
压缩感知; 图像重构; 稀疏度自适应匹配追踪算法; 回溯正交匹配追踪算法; 峰值信噪比;

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