Abstract-bayesian compressive sensing (CS) beaktas för signaler och bilder som är sparsamma i en wavelet bas. Den statistiska strukturen hos waveletkoefficienterna utnyttjas uttryckligen i den föreslagna modellen, och därför går denna ram längre än att bara anta att uppgifterna är komprimerade i en waveletbas. Den struktur som utnyttjas inom waveletkoefficienterna överensstämmer med den som används i wavelet-baserade komprimeringsalgoritmer. En hierarkisk Bayesian modell bildas, med effektiv slutledning via Markov kedja Monte Carlo (MCMC) provtagning. Algoritmen är fullt utvecklad och demonstreras med hjälp av flera naturliga bilder, med prestandajämförelser till många state-of-the-art compressive-sensoring inversion algoritmer.
Han och Carin REF föreslog en hierarkisk Bayesian strategi med Markov kedja Monte Carlo (MCMC) för naturlig bildrekonstruktion.
Exploiting Structure in Wavelet-Based Bayesian Compressive Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}