블록기반 압축센싱 복원을 위한 수렴 복잡도 저감Convergence Complexity Reduction for Block-based Compressive Sensing Reconstruction
- Other Titles
- Convergence Complexity Reduction for Block-based Compressive Sensing Reconstruction
- Authors
- 박영균[박영균]; 심혁재[심혁재]; 전병우[전병우]
- Issue Date
- 2014
- Publisher
- 한국방송∙미디어공학회
- Keywords
- Compressive Sensing; BCS-SPL; Stopping Criterion; Tolerance; Convergence
- Citation
- 방송공학회 논문지, v.19, no.2, pp.240 - 249
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 방송공학회 논문지
- Volume
- 19
- Number
- 2
- Start Page
- 240
- End Page
- 249
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/skku/handle/2021.sw.skku/56077
- DOI
- 10.5909/JBE.2014.19.2.240
- ISSN
- 1226-7953
- Abstract
- 압축센싱 이론에 따르면 표본화 될 신호가 일련의 조건을 만족하는 성긴 신호라면 나이퀴스트 표본화주파수보다 적은 수의 측정 샘플들만 가지고도 원 신호를 완벽하게 복원할 수 있다. 그러나 압축센싱 이론을 실제 영상에 활용하기 위해서는, 신호 복원에 필요한 계산 복잡도와 메모리 요구량을 줄일 필요가 있다. 이런 관점에서 블록압축센싱(Block-based Compressive Sensing)에 기반한 Smooth Projected Landweber (BCS-SPL) 방법이 개발되었지만, 이 또한 복원과정의 계산 복잡도가 여전히 큰 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 BCS-SPL 복원 알고리즘의 수렴을 보다 빠르게 하기 위하여, 반복복원 중지조건, 허용 오차, 수렴 조절 인자를 개선한 수렴 복잡도 저감 방법을 제시한다. 제시한 방법은 기존 BCS-SPL 방법보다 낮은 수의 반복복원 횟수내로 수렴하면서도 동시에 복원 화질도 개선시키는 실험 결과를 보였다.
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