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基于压缩感知理论的植株图像重构方法研究
【摘 要】
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随着农业信息化与自动化的飞速发展,农业物联网、农业机器人、病虫害自动识别和农作物生长状态监测等都离不开农业植株图像大数据。为了提高传输效率缓解存储压力,海量植株图像需要快速有效的压缩重构方法。传统的香农采样定理因其高采样率的要求,在采集植株图像时会产生大量冗余信息,容易造成数据过剩,资源浪费严重。压缩感知理论有效克服了传统采样定理的缺陷,通过少量观测值实现对原始图像信号的高精度重构,缓解存储和传输
【出 处】
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江苏大学
【发表日期】
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2019年01期
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