論文の概要: ICRICS: Iterative Compensation Recovery for Image Compressive Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09594v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 23:48:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:09:07.328946
• Title: ICRICS: Iterative Compensation Recovery for Image Compressive Sensing
• Title（参考訳）: ICRICS:画像圧縮センシングのための反復補償
• Authors: Honggui Li, Maria Trocan, Dimitri Galayko, Mohamad Sawan
• Abstract要約: 画像圧縮センシング(ICRICS)の反復補正手法を提案する。 提案手法は既存の手法に依存し, 負のフィードバック構造を付加することにより, 復元性能を向上する。 3つ以上の画像データセットのシミュレーション実験により,提案手法は再構成性能において10の競合手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8753565966603134
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Closed-loop architecture is widely utilized in automatic control systems and attain distinguished performance. However, classical compressive sensing systems employ open-loop architecture with separated sampling and reconstruction units. Therefore, a method of iterative compensation recovery for image compressive sensing (ICRICS) is proposed by introducing closed-loop framework into traditional compresses sensing systems. The proposed method depends on any existing approaches and upgrades their reconstruction performance by adding negative feedback structure. Theory analysis on negative feedback of compressive sensing systems is performed. An approximate mathematical proof of the effectiveness of the proposed method is also provided. Simulation experiments on more than 3 image datasets show that the proposed method is superior to 10 competition approaches in reconstruction performance. The maximum increment of average peak signal-to-noise ratio is 4.36 dB and the maximum increment of average structural similarity is 0.034 on one dataset. The proposed method based on negative feedback mechanism can efficiently correct the recovery error in the existing systems of image compressive sensing.
• Abstract（参考訳）: 閉ループアーキテクチャは自動制御システムで広く利用されており、優れた性能を発揮する。 しかし、古典的な圧縮センシングシステムは、サンプリングと再構成を分離したオープンループアーキテクチャを採用している。 そこで,従来の圧縮センシングシステムにクローズドループフレームワークを導入することにより,画像圧縮センシング(ICRICS)の反復的補償回復法を提案する。 提案手法は既存手法に依存し,負のフィードバック構造を付加することで復元性能を向上させる。 圧縮センシングシステムの負のフィードバックに関する理論解析を行う。 提案手法の有効性の近似数学的証明も提供する。 3つ以上の画像データセットのシミュレーション実験により,提案手法は再構成性能において10の競合手法よりも優れていることが示された。 平均ピーク信号対雑音比の最大増分は4.36db、平均構造類似度の最大増分は0.034dbである。 負のフィードバック機構に基づく提案手法は,既存の画像圧縮センシングシステムにおける回復誤差を効率よく補正することができる。

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