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.
Till exempel, Som och Schniter REF modellerade strukturen av våget koefficienter med en dold Markov träd (HMT), och tillämpade en turbo schema som växlar mellan slutsatsen på HMT struktur med standard tro förökning och slutsatser på den komprimerade avkänningsstruktur med den generaliserade ungefärliga meddelande passerar algoritm.
Compressive Imaging using Approximate Message Passing and a Markov-Tree Prior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}