基于变分模型的块压缩感知重构算法

为了提高现有块压缩感知重构算法的性能,提出了基于全变分和混合变分模型的块压缩感知(简称BCS-TV和BCS-MV)算法。该方法以块为单位进行图像采样,以自然图像正则项的稀疏性为先验条件,通过变型的增广拉格朗日交替方向乘子法(ALM-ADMM),在整幅图像范围内逼近目标函数来重构原始图像。与以前基于一致性块采样的压缩感知工作对比,该算法的PSNR约提高1.5 dB,SSIM约提高0.05,运行速度较稳定,特别适合具有固定传输时延的多媒体数据处理场合。