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Comparison of efficient sparse reconstruction techniques applied to inverse synthetic aperture radar images

机译：适用于逆合成孔径雷达图像的有效稀疏重建技术的比较

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Compressed sensing can be a valuable method with which to acquire high-resolution images, reducing the stored amount of information. This objective may be pursued without using any prior knowledge of the images, unlike the standard information compression algorithms do. Information compression can be obtained by a simple matrix multiplication, but the process of reconstructing the original image could be very expensive in terms of computation requirements. We are interested in comparing different reconstruction techniques for compressed air-to-air inverse synthetic aperture radar images, looking for a sensible compromise between performance results and complexity. In more detail, the compared algorithms are iterative thresholding, basis pursuit and convex optimization. Furthermore, particular attention has been devoted to a more appropriate way of splitting large-sized images in order to obtain smaller matrices with uniform sparseness for reducing the computational load. (C) 2015 Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE)
机译：压缩感测可能是获取高分辨率图像，减少信息存储量的有价值的方法。与标准信息压缩算法不同，可以在不使用任何图像先验知识的情况下实现该目标。可以通过简单的矩阵乘法获得信息压缩，但是就计算要求而言，重建原始图像的过程可能非常昂贵。我们有兴趣比较压缩空空逆合成孔径雷达图像的不同重建技术，以寻找性能结果与复杂性之间的合理折衷。更详细地说，比较的算法是迭代阈值，基础追踪和凸优化。此外，已经特别关注了一种用于分割大尺寸图像的更合适的方式，以便获得具有均匀稀疏度的较小矩阵以减少计算量。 （C）2015年光电仪器工程师协会（SPIE）

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