第1期 郑晓，等：基于OR分解与特征值优化观测矩阵的算法研究 .153. 分析，随着M的增大，文中方法的优势越来越小，也 真稳定性也会有所提高，和文中优化算法在稳定性 就是说M越小，优化算法优势更大。总的来说，文 上的趋势比较接近。由上述实验可以得到结论：当 中优化方法在保证近似精确重构的条件下，减小观 观测值较少时，文中提出的优化算法无论在PSNR, 测次数上更有空间。 还是实验结果的稳定性上，都比其他3类算法有更 3.2算法的鲁棒性比较 好的效果。图4和图5给出了lena和cameraman在 由于观测矩阵的初始矩阵均为高斯噪声，因此 M=120时的4种算法的重构结果。 每次仿真试验的初始矩阵都是随机的，从而每次重 构的结果都会有所差异。由于QT算法同时考虑了 观测矩阵列的独立性，以及观测矩阵和基函数的不 相关性，因此，比其他3种算法有更好的鲁棒性。依 然选取lena和cameraman2幅图像进行图示对比。 图2和图3分别为当M=80时对2幅图像进行观 测重构之后的单次重构精度的曲线图。 40r 日一未优化 (a)未优化 bQR优化 。-OR优化 35 一。一特征值优化 OT优化 20 10 12 4 5678910 (特征值优化 dgT优化 次数 图4不同方法优化的重构图(lena】 图2M=80时的PNSR图(lena) Fig.4 The reconstructed images by different Fig.2 The graph of PNSR when the value of Mis 8(lena) optimization methods(lena) 35 ▣-未优化 -OR优化 30 。-特征值优化 -QT优化 25 15 (a未优化 b)QR优化 5678910 次数 图3M=80时的PNSR图(cameraman)】 Fig.3 The graph of PNSR when the value of M is 80 cameraman) 由图2、3可以看出：当M=80时，其他3种方 法的PSNR变化幅度比较大，而且经QR分解优化 和特征值优化后的PSNR值在个别点上比未经优化 (©特征值优化 (cQT优化 时小。文中优化方法每次的PSNR始终大于其他3 种方法，并且每次它的波动在5%以内，稳定性较 图5不同方法优化的重构图(cameraman) Fig.5 The reconstructed images by different 好。另外，随着观测值的增多，其他方法的实验仿 optimization methods(cameraman)分析袁随着 酝 的增大袁文中方法的优势越来越小袁也 就是说 酝 越小袁优化算法优势更大遥 总的来说袁文 中优化方法在保证近似精确重构的条件下袁减小观 测次数上更有空间遥 猿援圆摇 算法的鲁棒性比较 由于观测矩阵的初始矩阵均为高斯噪声袁因此 每次仿真试验的初始矩阵都是随机的袁从而每次重 构的结果都会有所差异遥 由于 匝栽 算法同时考虑了 观测矩阵列的独立性袁以及观测矩阵和基函数的不 相关性袁因此袁比其他 猿 种算法有更好的鲁棒性遥 依 然选取 造藻灶葬 和 糟葬皂藻则葬皂葬灶 圆 幅图像进行图示对比遥 图 圆 和图 猿 分别为当 酝 越 愿园 时对 圆 幅图像进行观 测重构之后的单次重构精度的曲线图遥 图 圆摇 酝 越 愿园 时的 孕晕杂砸 图渊造藻灶葬冤 云蚤早援圆摇 栽澡藻 早则葬责澡 燥枣 孕晕杂砸 憎澡藻灶 贼澡藻 增葬造怎藻 燥枣 酝 蚤泽 愿园渊造藻灶葬冤 图 猿摇 酝 越 愿园 时的 孕晕杂砸 图渊糟葬皂藻则葬皂葬灶冤 云蚤早援猿摇 栽澡藻 早则葬责澡 燥枣 孕晕杂砸 憎澡藻灶 贼澡藻 增葬造怎藻 燥枣 酝 蚤泽 愿园 渊糟葬皂藻则葬皂葬灶冤 由图 圆尧猿 可以看出院当 酝 越 愿园 时袁其他 猿 种方 法的 孕杂晕砸 变化幅度比较大袁而且经 匝砸 分解优化 和特征值优化后的 孕杂晕砸 值在个别点上比未经优化 时小遥 文中优化方法每次的 孕杂晕砸 始终大于其他 猿 种方法袁并且每次它的波动在 缘豫 以内袁稳定性较 好遥 另外袁随着观测值的增多袁其他方法的实验仿 真稳定性也会有所提高袁和文中优化算法在稳定性 上的趋势比较接近遥 由上述实验可以得到结论院当 观测值较少时袁文中提出的优化算法无论在 孕杂晕砸袁 还是实验结果的稳定性上袁都比其他 猿 类算法有更 好的效果遥 图 源 和图 缘 给出了 造藻灶葬 和 糟葬皂藻则葬皂葬灶 在 酝 越 员圆园 时的 源 种算法的重构结果遥 图 源摇 不同方法优化的重构图渊造藻灶葬冤 云蚤早援 源 摇 栽澡藻 则藻糟燥灶泽贼则怎糟贼藻凿 蚤皂葬早藻泽 遭赠 凿蚤枣枣藻则藻灶贼 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶 皂藻贼澡燥凿泽渊造藻灶葬冤 图 缘摇 不同方法优化的重构图渊糟葬皂藻则葬皂葬灶冤 云蚤早援 缘 摇 栽澡藻 则藻糟燥灶泽贼则怎糟贼藻凿 蚤皂葬早藻泽 遭赠 凿蚤枣枣藻则藻灶贼 燥责贼蚤皂蚤扎葬贼蚤燥灶 皂藻贼澡燥凿泽渊糟葬皂藻则葬皂葬灶冤 第 员 期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇 郑晓袁等院基于 匝砸 分解与特征值优化观测矩阵的算法研究 窑员缘猿窑