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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

10. Deconvolution by Regularized Matching Pursuit

verfasst von : Amir Z. Averbuch, Pekka Neittaanmaki, Valery A. Zheludev

Erschienen in: Spline and Spline Wavelet Methods with Applications to Signal and Image Processing

Verlag: Springer Netherlands

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Abstract

In this chapter, an efficient method that restores signals from strongly noised blurred discrete data is presented. The method can be characterized as a Regularized Matching Pursuit (RMP), where dictionaries consist of spline wavelet packets. It combines ideas from spline theory, wavelet analysis and greedy algorithms. The main distinction from the conventional matching pursuit is that different dictionaries are used to test the data and to approximate the solution. In addition, oblique projections of data onto dictionary elements are used instead of orthogonal projections, which are used in the conventional Matching Pursuit (MP). The slopes of the projections and the stopping rule for the algorithm are determined automatically.

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Literatur
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Y.C. Pati, R. Rezaiifar, P.S. Krishnaprasad, Orthogonal matching pursuit: recursive function approximation with applications to wavelet decomposition. Conference Record of the Twenty-Seventh Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. vol. 1 (1993), pp. 40–44
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A. Averbuch, V. Zheludev, P. Neittaanmäki, J. Koren, Block based deconvolution algorithm using spline wavelet packets. J. Math. Imaging Vision 38(3), 197–225 (2010)CrossRefMATHMathSciNet
Metadaten
Titel
Deconvolution by Regularized Matching Pursuit
verfasst von
Amir Z. Averbuch
Pekka Neittaanmaki
Valery A. Zheludev
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer Netherlands
Buch
Spline and Spline Wavelet Methods with Applications to Signal and Image Processing

Print ISBN: 978-94-017-8925-7

Electronic ISBN: 978-94-017-8926-4

Copyright-Jahr: 2014

DOI
https://doi.org/10.1007/978-94-017-8926-4_10

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    Bildnachweise