Abstract-A denoising algoritm syftar till att ta bort buller, fel, eller störningar från en signal. Omfattande forskning har ägnats åt denna arena under de senaste årtiondena, och som ett resultat, dagens denoisers kan effektivt ta bort stora mängder additiv vit Gaussian buller. En komprimerad sensor (CS) rekonstruktionsalgoritm syftar till att återställa en strukturerad signal förvärvad med hjälp av ett litet antal randomiserade mätningar. Typiska CS rekonstruktionsalgoritmer kan gjutas som iterativt uppskatta en signal från en störd observation. Detta dokument besvarar en naturlig fråga: Hur kan man effektivt använda en generisk denoiser i en CS rekonstruktionsalgoritm? Som svar på detta utvecklar vi en förlängning av det ungefärliga ramverket för meddelandeövergång (AMP), som kallas denoising-based AMP (D-AMP), som kan integrera en bred klass av denoisers i dess iterationer. Vi visar att när D-AMP används med en högpresterande denoiser för naturliga bilder, erbjuder D-AMP den state-of-theart CS återhämtning prestanda samtidigt som den arbetar tiotals gånger snabbare än konkurrerande metoder. Vi förklarar D-AMP:s exceptionella prestanda genom att analysera några av dess teoretiska egenskaper. Ett viktigt element i D-AMP är användningen av en lämplig Onsager korrektion term i dess iterationer, som tvingar signalen perturbation vid varje iteration att vara mycket nära den vita Gaussian buller som denoizers är typiskt utformade för att ta bort.
A.Metzler m.fl. föreslog ett ramverk för denoiserande AMP (D-AMP), som integrerade en bred klass av denoizer i dess iterationer REF.
From Denoising to Compressed Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Theory', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}