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基于遗传稀疏优化和贝叶斯估计模型的图像重构方法
- 专利权人:
- 西安电子科技大学
- 发明人:
- 焦李成,张思博,李玲玲,杨淑媛,郝红侠,尚荣华,马文萍,马晶晶
- 申请号：
- CN201410571138.7
- 公开号：
- CN104299201A
- 申请日:
- 2014.10.23
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 王品华`朱卫星
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传稀疏优化和贝叶斯估计模型的图像重构方法,主要解决现有方法对压缩感知图像的分块重构中，存在的边界模糊和块效应明显的问题。本发明将图像块分为光滑和非光滑两类，分别对其建模重构；根据光滑块的统计特性，直接采用伪逆解对其直流分量和变化分量进行快速重构；对于非光滑块，利用遗传算法在PCA字典中选择一组原子来对其进行最优重构。实验结果表明，利用本发明重构的图像比传统的正交匹配追踪方法OMP和统计压缩感知方法SCS具有更好的边界和区域一致性，细节信息更加清晰，并且块效应明显减少，可用于低采样率下图像获取中的重构。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
