使用非局部拉格朗日乘子的压缩感知全变分重建
计算机视觉与模式识别
2016-08-30 v1
摘要
全变分已被证明在解决压缩感知逆问题中有效。此外，用作正则化的非局部均值滤波能更好地保留恢复图像的纹理，但实现相当复杂。本文基于拉格朗日乘子中同时存在噪声和图像信息，提出了一种实现简单的称为非局部拉格朗日乘子(NLLM)的方法，以降低噪声并增强有用图像信息。实验结果表明，所提NLLM在恢复图像的主客观质量上均优于其他恢复算法。
引用
@article{arxiv.1608.07813,
title = {Total variation reconstruction for compressive sensing using nonlocal Lagrangian multiplier},
author = {Trinh Van Chien and Khanh Quoc Dinh and Viet Anh Nguyen and Byeungwoo Jeon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.07813},
year = {2016}
}
备注
5 pages, 3 figures, 3 tables. EUSIPCO2014. Matlab software: https://www.researchgate.net/profile/Trinh_Chien/publications