論文の概要: Adaptive and Cascaded Compressive Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10779v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 07:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 01:30:32.781832
• Title: Adaptive and Cascaded Compressive Sensing
• Title（参考訳）: 適応型およびカスケード型圧縮センシング
• Authors: Chenxi Qiu, Tao Yue, Xuemei Hu
• Abstract要約: シーン依存型適応圧縮センシング(CS)は、CSの性能を大幅に向上させる大きな可能性を秘めている。 そこで本研究では,再構成誤差を直接予測可能な制限等尺特性(RIP)条件に基づく誤差クラッピングを提案する。 また,異なる適応サンプリング段階から得られた情報を効率的に活用できる機能融合再構成ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.162966219929887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene-dependent adaptive compressive sensing (CS) has been a long pursuing goal which has huge potential in significantly improving the performance of CS. However, without accessing to the ground truth image, how to design the scene-dependent adaptive strategy is still an open-problem and the improvement in sampling efficiency is still quite limited. In this paper, a restricted isometry property (RIP) condition based error clamping is proposed, which could directly predict the reconstruction error, i.e. the difference between the currently-stage reconstructed image and the ground truth image, and adaptively allocate samples to different regions at the successive sampling stage. Furthermore, we propose a cascaded feature fusion reconstruction network that could efficiently utilize the information derived from different adaptive sampling stages. The effectiveness of the proposed adaptive and cascaded CS method is demonstrated with extensive quantitative and qualitative results, compared with the state-of-the-art CS algorithms.
• Abstract（参考訳）: シーン依存型適応圧縮センシング(CS)は、CSの性能を大幅に向上させる大きな可能性を秘めている。 しかし, シーン依存適応戦略を設計する方法は, 地上の真理画像にアクセスすることなく, 依然としてオープンプロブレムであり, サンプリング効率の向上は極めて限られている。 本稿では,現在再現されている画像と地上の真実像との差を直接予測し,連続したサンプリング段階においてサンプルを異なる領域に適応的に割り当てる,制限等尺性(RIP)条件に基づく誤差クラッピングを提案する。 さらに,様々な適応的サンプリング段階から得られた情報を効率的に活用できるカスケード特徴融合再構成ネットワークを提案する。 適応型およびカスケード型CS法の有効性を,最先端のCSアルゴリズムと比較し,定量的,質的な結果で実証した。

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