Abstract-Sparse signal representation, analys och sensation har fått mycket uppmärksamhet under de senaste åren från signalbehandling, optimering och lärande samhällen. Å ena sidan, att lära sig över kompletta ordböcker som underlättar en gles representation av data som en linje kombination av några atomer från en sådan ordbok leder till state-of-the-art resulterar i bild-och video restaurering och klassificering. Å andra sidan har ramen för komprimerad avkänning (CS) visat att glesa signaler kan återvinnas från mycket mindre prover än vad som krävs av den klassiska Shannon-Nyquist Theorem. De prov som används i CS motsvarar linjära projektioner som erhålls genom en avkänningsprojiceringsmatris. Det har visat sig att t.ex. en icke-adaptiv slumpmässig provtagningsmatris uppfyller de grundläggande teoretiska kraven i KS och har den ytterligare fördelen av universalitet. Å andra sidan kan en projektionssensormatris som är optimalt utformad för en viss signalklass ytterligare förbättra återuppbyggnadsnoggrannheten eller ytterligare minska det nödvändiga antalet prover. I detta dokument introducerar vi en ram för gemensam design och optimering, från en uppsättning träningsbilder, av det icke-parametriska lexikonet och avkänningsmatrisen. Vi visar att denna gemensamma optimering överträffar både användningen av slumpmässiga sensormatriser och de matriser som är optimerade oberoende av inlärningen av ordboken. Särskilda fall av den föreslagna ramen inkluderar optimering av avkänningsmatrisen för en given ordbok samt optimering av ordboken för en fördefinierad avkänningsmiljö. Presentationen av ramverket och dess effektiva numeriska optimering kompletteras med många exempel på klassiska bilddataset. Index Terms-Compressed sensing, bild patchar, lärande, överfullständig ordbok, sensor projektion matris, gles representation.
REF föreslår att man samtidigt lär sig lexikonet och sensormatrisen från exempelbilddata, vilket resulterar i förbättrad rekonstruktion resulterar i komprimerade analysscenarier.
Learning to Sense Sparse Signals: Simultaneous Sensing Matrix and Sparsifying Dictionary Optimization
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}