【摘 要】
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近似消息传递(approximate message passing,AMP)的高相变性能与低计算复杂度使其非常适用于图像重构等大数据量应用领域。如何充分利用图像的结构化稀疏先验是基于AMP研究图
【基金项目】
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国家自然科学基金(61471313,61303128);河北省自然科学基金(F2014203183);燕山大学青年教师自主研究计划(13LGB015);秦皇岛市科学技术研究与发展计划(201602A031)资助课题
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近似消息传递(approximate message passing,AMP)的高相变性能与低计算复杂度使其非常适用于图像重构等大数据量应用领域。如何充分利用图像的结构化稀疏先验是基于AMP研究图像重构的一个关键问题。将卡通-纹理模型引入AMP图像重构,根据迭代滤波中待处理图像卡通、纹理成分的不同特点,设计基于双树复数小波变换与全变差的层次化AMP滤波算子,进而分析AMP迭代次数对滤波对象结构特征与滤波算子性能的影响,研究AMP的阶段化滤波操作,提出一种基于卡通-纹理模型与分段滤波的AMP图像重构算法。实验表明,该算法能够更好地保留图像轮廓与纹理信息,提高图像的重构质量。
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