通信学报 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (7): 26-38.doi: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018111

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半张量积压缩感知模型的快速重构方法

王金铭,叶时平,尉理哲(),许森,蒋燕君   

  1. 浙江树人大学信息科技学院,浙江 杭州 310015
  • 修回日期:2018-06-01 出版日期:2018-07-01 发布日期:2018-08-08
  • 作者简介:王金铭(1978-),男,浙江富阳人,浙江树人大学副教授,主要研究方向为非线性信息处理、图像处理、压缩感知等。|叶时平(1967-),男,浙江丽水人,浙江树人大学教授,主要研究方向为图像处理、智能系统、地理信息系统等。|尉理哲(1983-),女,内蒙古呼伦贝尔人,浙江树人大学讲师,主要研究方向为车联网、WSN、深度学习等。|许森(1982-),男,湖北荆门人,浙江树人大学讲师,主要研究方向为人工智能、智能控制、物联网等。|蒋燕君(1973-),男,浙江诸暨人,博士,浙江树人大学教授,主要研究方向为智能电网、图像处理等。
  • 基金资助:
    浙江省自然科学基金资助项目(LY14E070001);浙江省公益技术应用研究计划基金资助项目(LGJ18F020001);浙江省公益技术应用研究计划基金资助项目(LGG18F010007)

Fast reconstruction method for compressed sensing model with semi-tensor product

Jinming WANG,Shiping YE,Lizhe YU(),Sen XU,Yanjun JIANG   

  1. Collage of Information Science &Technology,Zhejiang Shuren University,Hangzhou 310015,China
  • Revised:2018-06-01 Online:2018-07-01 Published:2018-08-08
  • Supported by:
    The Natural Science Foundation of Zhejiang Province(LY14E070001);The Science and Technology Project of Zhejiang Province(LGJ18F020001);The Science and Technology Project of Zhejiang Province(LGG18F010007)

摘要:

为降低随机观测矩阵在压缩感知应用中所需的存储空间,提升大尺寸图像重构的实时性,提出一种半张量积压缩感知方法。利用该方法构建低阶随机观测矩阵,对原始信号进行全局采样,随后将测量值进行分组处理并采用lq-范数(0 M t × N t 时,仍可得到与传统方法一致的重构质量),同时极大地提升重构的实时性,对于1024像素×1024像素大小的图像,其重构时间可提升近260倍。

关键词: 压缩感知, 观测矩阵, 半张量积, 存储空间, 重构时间

Abstract:

To reduce the storage space of random measurement matrix and improve the reconstruction efficiency for compressed sensing (CS),a new sampling approach for CS with semi-tensor product (STP-CS) was proposed.The proposed approach generated a low dimensional random measurement matrix to sample the sparse signals.Then the solutions of the sparse vector were estimated group by group with a lq-minimization (0 M t × N t and decrease tow orders of magnitude of time that for conventional CS,while maintaining the reconstruction quality.Numerical results also show that the reconstruction time can be effectively improved 260 for the image size of 1 024×1 024.

Key words: compressed sensing, measurement matrix, semi-tensor product, storage space, reconstruction time

中图分类号: 

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