基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法

作     者：张长伦 余沾 王恒友 何强 ZHANG Chang-lun;YU Zhan;WANG Heng-you;HE Qiang

作者机构：北京建筑大学理学院 

基　　金：国家自然科学基金(No.61502024 No.61473111) 北京市教委科技计划(No.SQKM201610016009) 北京市属高校基本科研业务费专项(No.X18086) "建大英才"项目 北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心开放课题(No.UDC2017033322) 北京建筑大学科研基金(No.KYJJ2017026) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2018年第46卷第10期

页      码：2400-2409页

摘      要：针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后将该分离字典用于图像重建中,通过简单的线性运算实现图像的快速重建.实验结果表明,本文算法相比于传统的重建算法,针对训练集同类图像,具有十分显著的重建性能,对于其他不同类型的图像,依然有不错的重建质量,极大地降低了重建时间.

主 题 词：压缩感知 广义低秩矩阵分解 分离字典训练 快速重建 

学科分类：0711[理学-心理学类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 07[理学] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0372-2112.2018.10.013

馆 藏 号：203392540...