SLO壓縮感知信號恢復算法研究及其在圖像重構(gòu)中的應用.pdf

1、壓縮感知是信號領域最近出現(xiàn)的新的處理理論。信息時代，人們對信息需求量大，如果采樣傳統(tǒng)信號處理方法，需要占用很大的信號帶寬，造成帶寬浪費。采用該理論處理信號，降低采樣頻率，從而壓縮信號所需帶寬。壓縮感知為現(xiàn)有的信號采樣突破對頻率的限制提供了很好的解決方案。目前，壓縮感知已經(jīng)從一個新興領域廣泛應用于語音、圖片、視頻等信號處理中。
　　圖像信號以及高維信號重構(gòu)是信號處理當中的重要分支。圖像信號由于各個像素之間的相關性，使得圖像重構(gòu)并不是

2、一維信號恢復算法的簡單擴展，還需要考慮圖像重構(gòu)特有的因素。因此圖像壓縮感知的理論以及應用研究也是該理論研究工作的重點。
　　本文在深入學習研究壓縮感知信號重構(gòu)算法之后，落點于SL0算法的研究。對當前壓縮感知SL0算法的算法本身的缺陷提出改善算法。另外，將改善后的SL0算法在圖像領域進行應用。首先從算法本身進行改進。SL0算法采用的是高斯函數(shù)作為0范數(shù)估計函數(shù)，同時采用最速下降法導致算法在尋找最小值的過程當中會出現(xiàn)鋸齒效應。針對SL