基于图像去噪的近似消息传递压缩成像
信息论
2015-06-19 v2 math.IT
摘要
我们研究压缩成像问题，即从减少的线性测量中重建图像。我们的目标是在重建误差和运行时间两方面改进现有的压缩成像算法。为实现这一目标，我们提出了采用近似消息传递（AMP）框架的压缩成像算法。AMP 是一种迭代信号重建算法，在每次迭代中执行标量去噪；为了使 AMP 能够很好地重建原始输入信号，必须使用良好的去噪器。我们在 AMP 中应用了两种基于小波的图像去噪器。第一种去噪器是“幅度尺度不变贝叶斯估计器”（ABE），第二种是自适应 Wiener 滤波器；我们将基于 AMP 的压缩成像算法称为 AMP-ABE 和 AMP-Wiener。数值结果表明，AMP-ABE 和 AMP-Wiener 在运行时间方面均显著优于现有技术。就重建质量而言，AMP-Wiener 提供的均方误差（MSE）低于现有的压缩成像算法。相比之下，AMP-ABE 具有更高的 MSE，因为 ABE 的去噪效果不如自适应 Wiener 滤波器。
引用
@article{arxiv.1405.4429,
title = {Compressive Imaging via Approximate Message Passing with Image Denoising},
author = {Jin Tan and Yanting Ma and Dror Baron},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.4429},
year = {2015}
}
备注
15 pages; 2 tables; 7 figures; to appear in IEEE Trans. Signal Process