基于遺傳算法的零范數(shù)壓縮感知圖像重構(gòu)方法研究

摘要：近年來由Donoho和Candes等人提出的壓縮感知圖像處理有效地解決了圖像高速采樣與壓縮重構(gòu)之間的瓶頸問題，使得采樣與壓縮同時(shí)進(jìn)行，并有效利用采樣所得到的數(shù)據(jù)，用于后期的圖像重構(gòu)中。目前文獻(xiàn)中使用的重構(gòu)算法很多，如最優(yōu)l₁范數(shù)法、匹配追蹤等貪婪算法、迭代閾值法等，但這些方法都是次優(yōu)化算法，沒有從壓縮感知最初需要解決的問題出發(fā)。在此給出的算法是從壓縮感知重構(gòu)的最初需要解決的問題出發(fā)，尋找一種能夠解決最優(yōu)l₀范數(shù)的多峰優(yōu)化問題的算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果也證明了該方法的可行性。

關(guān)鍵詞：壓縮感知;圖像重構(gòu);最優(yōu)l₀范數(shù);多峰優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TN919-34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004-373X(2011)16-0052-03