May, 2014

带图像去噪的近似信息传递压缩成像

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TL;DR本篇文章介绍了一种更有效且更快的压缩成像算法，其中将近似消息传递 (AMP) 框架和基于小波的图像去噪器相结合，提供了两种压缩成像算法 (AMP-ABE 和 AMP-Wiener)，并通过数值实验验证了它们在运行时间和重建质量方面的性能优于现有算法。
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发现论文，激发创造
  • 通过近似信息传递的压缩高光谱成像

    本文提出了一种基于 AMP-3D-Wiener 算法的压缩高光谱成像重建技术，在压缩感知成像方法下，利用 CASSI 系统对高光谱三维数据进行快速采集和重建，在过去较广泛使用的算法中表现出更优异的性能。

    Jul, 2015

  • 使用近似消息传递和马尔科夫树先验的压缩成像

    本论文提出了一种新的基于循环置信传播的压缩成像算法，利用自然图像 2D 小波变换系数中的稀疏性和尺度上的连续性特征，结合了隐藏马尔科夫模型和近似消息传递算法，通过在 HMT 结构和压缩测量结构之间交替利用一种新的 “turbo” 消息传递方法，相比现有方案在性能上有显著的改善和复杂度上的降低。

    Aug, 2011

  • 从降噪到压缩感知

    该论文提出了一种名为 Denoising-based AMP (D-AMP) 的算法，可以集成各种去噪算法来优化压缩感知重构算法，并且通过分析理论特征，分析出 D-AMP 表现出色的原因在于其迭代中运用适当的 Onsager 校正项将信号扰动与去噪器设计目标接近，同时在自然图像高性能去噪器的辅助下加速十几倍，具有先进的 CS 重建性能。

    Jun, 2014

  • 压缩感知的消息传递算法：I. 动机与构造

    本篇论文介绍了一种低复杂度的迭代阈值算法，名为 AMP（近似消息传递），可从一小组线性测量中重构稀疏信号，并与相关文献建立联系。

    Nov, 2009

  • 基于参数化 SURE 近似消息传递的无先验压缩感知近乎最优算法

    本文引入基于 Stein 无偏风险估计 (SURE) 的参数化去噪器到近似信息传递 (AMP) 框架中，提出新的参数化 SURE-AMP 算法，该算法在每个迭代中通过最小化 SURE 来适应性地优化去噪器，从而保证最佳的恢复和收敛速度，同时还演示了该算法的优越恢复和运行速度。

    Aug, 2014

  • 贝叶斯最优卷积 AMP

    本文提出了 Bayes - 最优的卷积逼近信息传递 (CAMP) 用于压缩感知中的信号恢复，CAMP 使用与近似信息传递 (AMP) 相同的低复杂度匹配滤波器 (MF) 进行干扰抑制。

    Mar, 2020

  • 使用扫描逼近信息传递算法进行稀疏估计

    提出一种新的稳定 AMP 算法的方法，这种算法通过逐个系数而不是并行地应用 AMP 更新来解决 AMP 在某些情况下不匹配其假设的收敛问题，并且不会增加过多的计算成本。

    Jun, 2014

  • 带彩色混淆模型的变密度傅里叶采样图像的近似消息传递

    本篇论文介绍了一种名为 VDAMP 的新算法，它使用小波域来建模非均匀频谱密度信号的有色混叠，经验证其符合有色状态演进，并证明该算法在 MRI 中的应用效果比传统方法更加有效。

    Mar, 2020

  • D-VDAMP: 一种用于压缩 MRI 的去噪近似消息传递技术

    本文提出了一种 CNN 架构用于去除带彩色高斯噪声的图像噪声，并结合 VDAMP 算法，该算法的有效噪声遵循可预测的彩色高斯分布，应用于可变密度采样压缩 MRI，其性能明显优于现有技术。

    Oct, 2020

  • 内存近似消息传递

    提出了一种新的低成本迭代参数估计技术 - MAMP，通过长记忆匹配滤波器来抑制干扰并具有与 AMP 相媲美的复杂度，在所有右单位矩阵中，经过优化的 MAMP 收敛于 OAMP/VAMP，并因此成为最优贝叶斯估计。

    Jun, 2021