Vi anser att tryckbildsproblem, där bilder rekonstrueras från ett reducerat antal linjära mätningar. Vårt mål är att förbättra över befintliga komprimerande bildalgoritmer i termer av både rekonstruktionsfel och körtid. För att nå vårt mål föreslår vi kompressiva bildalgoritmer som använder det ungefärliga message passing (AMP) ramverket. AMP är en iterativ signalrekonstruktionsalgoritm som utför skalenlig denoisering vid varje iteration; för att AMP ska kunna rekonstruera den ursprungliga signalen väl, måste en bra denoizer användas. Vi använder två wavelet-baserade bilddenoisers inom AMP. Den första denoiser är "amplitud-scaleinvariant Bayes estimator" (ABE), och den andra är en adaptiv Wiener filter; vi kallar våra AMP-baserade algoritmer för komprimerande avbildning AMP-ABE och AMP-Wiener. Numeriska resultat visar att både AMP-ABE och AMP-Wiener avsevärt förbättrar över state of the art i termer av körtid. När det gäller återuppbyggnad kvalitet, erbjuder AMP-Wiener lägre genomsnittliga kvadratfel (MSE) än befintliga komprimerande bildalgoritmer. Däremot har AMP-ABE högre MSE, eftersom ABE inte denoise lika bra som adaptiv Wiener filter. Ungefärligt meddelande passerar, kompressiv avbildning, bild denoiserande, wavelet transform.
En kompressiv avbildningsalgoritm som tillämpar icke-skiljbara bildavkännare inom AMP visas i Tan et al. Hoppa över det.
Compressive Imaging via Approximate Message Passing with Image Denoising
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}