协同稀疏的压缩感知重构算法

资 源 简 介

协同稀疏的压缩感知重构算法

详 情 说 明

协同稀疏的压缩感知重构算法是一种针对自然图像的高效重建方法。该算法建立在压缩感知理论框架下，通过挖掘图像块之间的结构相似性和协同稀疏特性来提升重构质量。

在传统的压缩感知中，每个图像块被视为独立处理单元。而协同稀疏方法的核心思想是：相似的图像块往往具有共同的稀疏模式。这种特性体现在两个方面：首先，相似块的稀疏表示在字典原子选择上具有一致性；其次，这些块的稀疏系数在幅度上也呈现相关特性。

该方法通常采用两阶段处理流程：第一阶段通过块匹配找出相似块组，第二阶段对整组相似块进行联合稀疏编码。这种协同处理能够更准确地恢复高频细节，同时抑制孤立噪声。在优化算法实现上，常采用交替方向乘子法(ADMM)或近似消息传递(AMP)等框架来求解这个联合优化问题。

相比传统方法，协同稀疏重构在相同采样率下能获得更高的峰值信噪比(PSNR)，尤其对纹理丰富区域的重建效果提升明显。这种方法已成功应用于医学影像、遥感图像等多个领域，成为当前压缩感知研究的重要方向之一。