Abstract-Vi föreslår en ny algoritm för kompressiv avbildning som utnyttjar både gleshet och persistens över skalor som finns i 2D wavelet transform koefficienter för naturliga bilder. Liksom andra nya verk, vi modellerar wavelet struktur med hjälp av en dold Markov träd (HMT) men, till skillnad från andra verk, vår är baserad på loopy tro förökning (LBP). För LBP, antar vi en nyligen föreslagen "turbo" meddelande passerar schema som växlar mellan utnyttjande av HMT struktur och utnyttjande av compressive-mätning struktur. För det senare utnyttjar vi Donoho, Maleki och Montanari nyligen föreslagit ungefärlig meddelande passerar (AMP) algoritm. Experiment med en stor bilddatabas tyder på att vår turbo LBP-strategi, i förhållande till befintliga system, ger en toppmodern återuppbyggnadsprestanda som avsevärt minskar komplexiteten.
Detta tillvägagångssätt användes senare i compressive avbildning REF för att utnyttja gleshet och persistens accross skalor av 2D wavelet koefficienter av naturliga bilder.
Compressive Imaging using Approximate Message Passing and a Markov-Tree Prior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}