大规模图像压缩感知：一种无假设方法
多媒体
2015-05-21 v1 信息论
math.IT
摘要
以快速重建高质量结果的方式对大数据媒体进行低成本压缩感知是非常具有挑战性的。本文提出一种新的大规模图像压缩感知方法，由定点连续法上下文中的基于算子策略以及带树结构稀疏模式的加权LASSO组成。我们方法的主要特征是不做任何假设和限制。通过与SOTA算法进行仿真和比较，验证了方法的可行性。
引用
@article{arxiv.1505.05407,
title = {Compressive Sensing of Large-Scale Images: An Assumption-Free Approach},
author = {Wei-Jie Liang and Gang-Xuan Lin and Chun-Shien Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05407},
year = {2015}
}
备注
8 pages, 5 figures