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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.2
- 수록면
- 200 - 208 (9page)
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Compressed sensing is a signal processing technique for efficiently acquiring and reconstructing in an under-sampled (i.e., under Nyquist rate) representation. A block compressed sensing with projected Landweber (BCS-SPL) framework is most widely known, but, it has high computational complexity at decoder side. In this paper, by introducing adaptive exit criteria instead of fixed exit criteria to SPL framework, an effective fast algorithm is designed in such a way that it can utilize efficiently the sparsity property in DCT coefficients during the iterative thresholding process. Experimental results show that the proposed algorithm results in the significant reduction of the decoding time, while providing better visual qualities than conventional algorithm.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. BCS-SPL 알고리즘의 개요 및 문제점
3. 기존 BCS-SPL 알고리즘의 실험적 고찰 및 제안한 고속화 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
D.L. Donoho, "Compressed Sensing," IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 52, No. 4, pp. 1289-1306, 2006.
L. Gan, "Block Compressed Sensing of Natural Images," Proceedings of the International Conference on Digital Signal Processing, pp. 403-406, 2007.
S. Mun and J.E. Fowler, "Block Compressed Sensing of Images Using Directional Transforms," Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 3021- 3024, 2009.
L. Xin, Z. Junguo, C. Chen, and L. Fantao "Adaptive Sampling Rate Assignment for Block Compressed Sensing of Images Using Wavelet Transform," Journal of The Open Cybernetics & Systemics, Vol. 9, pp. 683-689, 2015.
P.M. Pham, "Filter-Aided Recovery for Block- Based Compressive Sensing of Images," Proceedings of The 18th IEEE International Symposium on Consumer Electronics, pp. 22-25, 2014.
L. Gan, "Block Compressed Sensing of Natural Images," Proceedings of the International Conference on Digital Signal Processing, pp. 403-406, 2007.
S. Mun and J.E. Fowler, "Block Compressed Sensing of Images Using Directional Transforms," Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing, pp. 3021- 3024, 2009.
L. Xin, Z. Junguo, C. Chen, and L. Fantao "Adaptive Sampling Rate Assignment for Block Compressed Sensing of Images Using Wavelet Transform," Journal of The Open Cybernetics & Systemics, Vol. 9, pp. 683-689, 2015.
P.M. Pham, "Filter-Aided Recovery for Block- Based Compressive Sensing of Images," Proceedings of The 18th IEEE International Symposium on Consumer Electronics, pp. 22-25, 2014.
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