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J-GLOBAL ID：201702272939887412   整理番号：17A0275191

圧縮センシングにおける欲張り再構成アルゴリズムの性能評価【Powered by NICT】

Performance evaluation of greedy reconstruction algorithms in compressed sensing

著者 (5件)： Bi Hongbo (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, China) ,  Zhao Chunhui (College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, China) ,  Bi Hongbo (School of Electronic and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China) ,  Liu Ying (School of Electronic and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China) ,  Li Ning (School of Electronic and Information Engineering, Northeast Petroleum University, Daqing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CISP-BMEI  ページ： 1322-1327  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 圧縮センシングが,スパース性あるいは圧縮性信号の正確な再構成を実現するための標本化定理におけるサンプリング速度よりもはるかに低いを用いた限界による情報収集,貯蔵,処理および伝送のコストを大きく減少させることができる。本論文では,圧縮センシングの基礎理論を紹介し,信号のスパース化,測定行列の構造と信号の再構成の角度からこの理論の綿密な研究を行った。各方式のフローチャートと実現段階を導き,五種類の古典的欲張り再構成アルゴリズムの比較解析を行った。シミュレーション結果は,画像再構成のためのOMPアルゴリズムの精度は最高であり,強い安定性を持つことを示したが,このアルゴリズムは,あまりにも多くの計算時間を要する。CoSaMPアルゴリズムの収束速度がOMPアルゴリズムよりも速く,一方,再構成精度は大きくスパース性Kに依存する。画像再構成のためのStOMPの収束速度が最も速く,一方精度はOMPアルゴリズムよりも悪かった。StOMPアルゴリズムは,適応性があり,良好な実用性を有している。ROMPとSAMPアルゴリズム理論におけるOMPアルゴリズムより良好であった。しかしながら,適切なステップサイズまたはシミュレーション過程の反復の数を選択することの不便さのために,二方式の再構成性能が著しく影響を受ける。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： アルゴリズム理論 ,  画像再構成 ,  *再構成 ,  適応性 ,  透視図法 ,  *性能評価 ,  *アルゴリズム ,  標本化定理 ,  CPU時間
準シソーラス用語： ステップサイズ ,  収束速度 ,  サンプリング速度 ,  スパース性 ,  *再構成アルゴリズム ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 圧縮センシング ,  再構成アルゴリズム ,  性能評価