TY -的A2 Campisi Patrizio AU -李盟——Liu Hongbing盟,曾于非盟-李,陵PY - 2016 DA - 2016/11/28 TI -块压缩感知的图像使用自适应粒状重建SP - 1280690六世- 2016 AB -块压缩感知(CS)的框架下,重建算法基于平滑预测Landweber (SPL)迭代可以实现更好的率失真性能和较低的计算复杂度,特别是对使用主成分分析(PCA)进行自适应算法收缩。然而,在学习PCA矩阵,它影响Landweber迭代重建性能忽略了固定式局部图像的结构特征。为了解决上述问题,本文首先使用细粒度的计算(GrC)将图像分解成几个颗粒根据结构特点的补丁。然后,我们执行PCA学习每个颗粒相对应的稀疏表示的基础上。最后,算法采用收缩去除噪音的补丁。颗粒的补丁固定式局部结构特点,因此,我们的方法可以有效地提高算法的性能收缩。实验结果表明,该算法具有更好的重建图像的客观质量相比,一些传统的人。重建图像的边缘和纹理细节更好的保存,保证更好的视觉质量。除此之外,我们还低计算复杂度的重建方法。SN - 1687 - 5680你2016/1280690 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2016/1280690——摩根富林明-先进的多媒体PB Hindawi出版公司KW - ER