基于秩极小化压缩感知图像重构

资 源 简 介

基于秩极小化压缩感知图像重构

详 情 说 明

压缩感知技术通过利用信号的可稀疏表示特性，实现了从少量测量数据中重建原始信号的能力。在图像处理领域，这一技术尤其重要，因为它可以显著减少图像采集所需的测量次数。

本文提出的方法特别关注于图像的非局部低秩特性。非局部相似性指的是图像中可能存在许多相似的图像块，这些块可能分散在图像的不同位置。通过将这些相似块组合成矩阵，我们可以发现这些矩阵往往具有低秩特性。

方法的核心思想是通过建立包含低秩正则项的目标优化模型来实现图像重建。与传统方法相比，这种基于非局部低秩正则化的方法能够更好地保留图像的结构信息，同时抑制噪声和伪影。优化过程通常涉及交替方向乘子法等技术来求解目标函数。

该方法的优势在于它同时利用了图像的局部和非局部信息，通过低秩约束促使重建结果保持自然图像的结构特性。实验表明，这种方法在压缩感知重建任务中能够获得比传统方法更好的性能。