从噪声中恢复数据

互联网  /  houtizong 发布于 2年前   128
《连线》报道了叫“压缩传感(Compressed sensing)”的数学和应用算法研究热门领域,这项研究利用数学中的稀疏概念,从噪声中重建图像或其它数据集压缩传感的发现是一次意外,当时是加州理工学院教授(现在去了斯坦福)的Emmanuel Candès在研究名叫Shepp-Logan Phantom的图像,这种标准图像常被计算机科学家和工程师测试图像算法。Candès检查的图像质量非常差,充满了噪声,他认为名叫L1-minimization的数学算法能去除掉噪声条纹,结果他按一个键后算法真的起作用了。但在图像变干净的同时,他发现图像的细节出人意料的完美起来。他随后向当时在UCLA的同事陶哲轩展示了这一奇迹。第二天晚上,陶哲轩就完成了一组札记,它们成为两人合作的压缩传感领域第一篇论文的基础。Emmanuel Candès认为压缩传感(简写CS)技术具有广阔的应用前景,比如MRI,数码相机。数码相机镜头收集了大量的数据,然后再压缩,压缩时丢弃掉90%的数据。如果有CS,如果你的照相机收集了如此多的数据只是为了随后的删除,那么为什么不一开始就丢弃那90%的数据,直接去除冗余信息不仅可以节省电池电量,还能节省空间。

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