ABSTRACT Symmetriskt α-stabilt (SαS) buller är en typisk form av impulsivt buller som ofta genereras i signalmätnings- och överföringssystem. Problemet med att rekonstruera en bild från ett litet antal underprovade data som korrumperats av impulsivt buller kallas robust kompressiv avkänning (CS). I detta dokument, för att effektivt undertrycka avvikelserna och korrekt rekonstruera bilden från komprimerande uppmätta data i närvaro av SαS-buller, föreslås en ny komposit robust alternerande riktningsmetod för multiplikatornätverksbaserad CS-algoritm. Specifikt använder vi först L 1-normen som estimator för att dämpa påverkan av SαS buller, och sedan ADMM ramverket används för att ta itu med den resulterande optimeringsproblem. Dessutom antas en utjämningsstrategi för att ta itu med problemet med L 1-normbaserad icke-smooth optimering. För att utnyttja mer förkunskaper och bildfunktioner föreslås en robust sammansatt regulariseringsmodell för utbildning av det djupa neurala nätverket (DNN). I träningsfasen kan DNN användas för att träna proverna för optimala parametrar, optimal krympfunktion och optimal transformeringsdomän, som kan reserveras som nätverk. I återuppbyggnadsprocessen kan det erhållna nätverket användas för att förbättra återuppbyggnadsarbetet. Experiment visar att vår föreslagna algoritm kan få högre återuppbyggnad Toppsignal-brus-förhållande än de befintliga toppmoderna robusta CS-metoderna. INDEX TERMS Symmetrisk α-stabil buller, kompressiv avkänning, sammansatt regularisering modell, alternerande riktning metod för multiplikatorer, djupa neurala nätverk.
För att effektivt undertrycka avvikelserna och korrekt rekonstruera bilden från komprimerande uppmätta data, Li et al. REF presenterade en ny multiplikatornätverksbaserad algoritm för att uppnå bättre prestanda vid bildrekonstruktion.
Co-Robust-ADMM-Net: Joint ADMM Framework and DNN for Robust Sparse Composite Regularization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}