Non-RIP约束的非凸压缩感知方法研究与应用

项目名称： Non-RIP约束的非凸压缩感知方法研究与应用

项目编号： No.61173090

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘芳

作者单位： 西安电子科技大学

项目金额： 58万元

中文摘要： 面向复杂图像的压缩感知(Compressive sensing，CS），本项目指出了当前基于有限等距特性(Restricted Isometry Property,RIP)约束的凸化CS和松弛CS框架在理论分析与求解质量方面存在的问题，在研究复杂图像先验模型的基础上，建立了一种新的非有限等距特性(Non-RIP)约束下的非凸压缩感知框架。首先，挖掘复杂图像数据内在的稀疏性，建立其稀疏描述空间；其次，考虑图像的稀疏性与结构性先验，直接以最小化0范数为目标，设计先验指导的图像非凸CS重建模型；接着，以先进的自然计算模型与算法为工具，采用双种群免疫优化实现快速、精确的信号重建；最后，针对实际噪声环境下(加性和乘性噪声)的复杂图像，设计有效的多重优化目标和相应的进化算子，实现基于免疫克隆多目标优化的鲁棒CS重构。

中文关键词： 非有限等距特性约束的非凸压缩感知；结构稀疏；过完备字典；多目标优化；层次视觉语义

英文摘要：

英文关键词： Non Convex Compressive Sensing Non-RIP；Structural Sparseness；Over Complete Dictionary；Multi Objective Optimization；Hierarchical Visual Semantics