分块压缩感知的全变差正则化重构算法

作者：谌德荣; 吕海波; 李秋富; 宫久路^*; 厉智强; 韩肖君

来源：电子与信息学报, 2019, 41(09): 2217-2223.

• 分块压缩感知
• l0范数
• 全变差
• 阈值滤波
• 凸集投影

针对分块压缩感知(BCS)重建图像质量较差问题,该文提出一种最小化l0范数的分块压缩感知全变差(TV)正则化迭代阈值图像重构算法(BCS-TVIT)。BCS-TVIT算法考虑图像的局部平滑、有界变差等性质,将最小化l0范数与图像的全变差TV正则项结合,构建目标函数。针对目标函数中l0范数项和分块测量约束项无法直接优化问题,采用迭代阈值法使重构图像l0范数最小化,并通过凸集投影保证满足约束条件,完成了目标函数的优化求解。实验表明,与基于l0范数最小化的分块压缩感知平滑投影算法(BCS-SPL)相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提高2 dB,能消除BCS-SPL的"亮斑"效应,且在视觉效果上明显优于BCS-SPL算法;与最小全变差算法相比,BCS-TVIT算法重构图像峰值信噪比提升1 dB,且能降低重构时间约2个数量级。

• 单位
  北京宇航系统工程研究所; 北京理工大学