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摘要：可壓縮傳感或可壓縮采樣是數(shù)據(jù)采樣同時(shí)實(shí)現(xiàn)壓縮的新理論、新技術(shù)。分塊CS的圖像重構(gòu)算法采用相同的采樣算子以塊塊的方式獲取圖像，解決了現(xiàn)有的CS方法中可壓縮采樣算子所需存儲(chǔ)較大的問(wèn)題，而且算法中應(yīng)用線性算子、凸集投影法和CONTOURLET變換域的硬閾值法進(jìn)一步優(yōu)化恢復(fù)圖像，能更有效捕獲圖像的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分塊CS的圖像重構(gòu)算法較現(xiàn)有的其他CS方法實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代價(jià)更低，且在相同CS觀測(cè)數(shù)條件下，計(jì)算速度幾乎相同的同時(shí)圖像質(zhì)量提高了3~4DB。
關(guān)鍵詞：可壓縮傳感；非線性恢復(fù)；稀疏性；塊效應(yīng)
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