欠采样相关图像集重建理论与算法

项目名称： 欠采样相关图像集重建理论与算法

项目编号： No.61401108

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 常侃

作者单位： 广西大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 压缩感知理论能够以远低于香农采样定理的速率进行欠采样，降低了超高分辨率信号获取的难度。该理论在无线视频监控、无线多媒体传感器网络、动态核磁共振医学成像等领域的应用都得到了广泛的关注。在上述应用场合中，欠采样相关图像集的重建问题至关重要。针对该问题，本项目研究如何充分应用相关图像集内的先验信息，以获取最优的重建图像。主要研究内容为：1) 同时考虑待重建图像的先验结构特性及残差图像的稀疏性，建立性能优异的图像重建模型；2) 分别研究所提出的图像重建模型相应的高效求解算法，算法鲁棒性强、收敛迅速；3) 考虑不同色彩通道间的相关性，将所提出的重建模型扩展至彩色相关图像集重建问题，进一步提升图像重建质量；4) 提出复杂度较低的“预测-重建”结构辅助前述模型完成整个欠采样图像集的重建。本项目的研究，可以为压缩感知在多媒体信息采集领域中的应用提供理论参考和技术支持。

中文关键词： 压缩感知；图像重建；视频重建；；

英文摘要： The Compressed Sensing (CS) theory, which permits a sub-sampling rate much lower than Nyquist sampling theory, reduces the difficulty of acquiring ultrahigh resolution signal. The CS theory has recently received much attention in application fields such a

英文关键词： Compressed Sensing；Image Reconstruction；Video Reconstruction；；