抽样模型对傅里叶与小波稀疏重构的影响
本文研究发现，在傅里叶空间中，径向星形抽样的重构效果比随机抽样的重构效果好很多，本文应用傅里叶光学理论对傅里叶空间的频谱分布进行了分析，发现径向星形抽样与傅里叶能量分布特征匹配程度高，从而可以采集更多信息并得到更好的重构效果。我们也将该想法引入小波空间，并根据小波空间能量分布特征设计了一种扇形抽样模型，实验结果表明，在小波空间里扇形抽样模型的重构效果比随机抽样好。最后，我们建议在CS技术相关的应用研究中，对于自然图像的稀疏重构，可以采用类似于星形抽样(傅里叶空间)和扇形抽样(小波空间)这样与系数表达中能量分布匹配的抽样模型，从而降低抽样率并提高重构效果。
图像处理 抽样模型选取 傅里叶光学 小波变换 压缩传感 稀疏基底
李宏霄 陈晓冬 汪毅 郁道银
天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津 300072
国内会议
南京
中文
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2012-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）