基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法

作者：项宇; 李岚^*; 蒲莎莎

来源：西安文理学院学报(自然科学版), 2023, 26(02): 22-28.

• 相位恢复
• 卷积神经网络
• 去噪
• 交替投影
• 正则化项
• 快速梯度下降法

相位恢复问题是指仅从幅值测量中恢复原始信号.由于幅值测量中缺少相位信息，精确恢复原始信号困难，因此需要加入正则化项确保高精度重建原始信号.结合交替投影和卷积神经网络提出了基于卷积神经网络去噪正则化的相位恢复算法(NrPR＿DnCNN).所提算法将相位恢复问题转化为去噪和约束优化两个子问题，并利用l1正则化快速梯度下降法交替求解.仿真结果表明：与BM3D＿PRGAMP算法相比，所提算法重构图像的峰值信噪比在二种高斯噪声水平上分别提高了2.08 dB和3.20 dB,验证了所提算法的有效性和鲁棒性；误差-迭代仿真结果验证了所提算法具有良好的收敛性.

• 出版日期2023
• 单位西安石油大学