基于l2，1范数原子选择的图像分块稀疏重构
来源：计算机应用研究杂志2019年第5期北京时间：
作者：朱华,岳峻,李振波,张志旺,寇光杰,
单位：1.鲁东大学信息与电气工程学院,山东烟台264025；2.中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083；
摘要：针对图像压缩采样中原子的选择规则难以确定的问题，在改进的正交匹配追踪算法的基础上提出了一种基于l2，1范数的原子选择方式。l2，1范数的原子选择方式考虑了原子间的相关性，剔除了干扰原子，选择出了代表性原子。将所提方法用于图像分块重构，算法以图像进行分块，利用l2，1范数选择对图像块支撑集进行筛选，增强块特征的判别性，提高原子的稀疏度，最终提高图像重构的准确率和速率。实验结果表明，相同条件下在保证重建速度的同时，所提新方法提高了图像重构精度。
关键词：压缩感知,稀疏表示,l2,1范数选择,图像重构,图像分块,匹配追踪,
基金资助：国家自然科学基金资助项目(61472172,61673200,61471185)；山东省自然科学基金资助项目(ZR2017MF062,ZR2016FM15)；；
