【摘 要】
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图像采样和重建是图像处理领域中基础工作和重点研究内容。传统图像采样是基于香农采样定理,即要求采样频率不小于奈奎斯特频率(模拟信号频谱中最高频率)的两倍,这样采集得到的数据存在很大程度冗余,对于信息传输不仅压力大而且有很多是舍弃的无效数据。近年来出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)则不受制于奈奎斯特采样定理,它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以直接采集压缩后数
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图像采样和重建是图像处理领域中基础工作和重点研究内容。传统图像采样是基于香农采样定理,即要求采样频率不小于奈奎斯特频率(模拟信号频谱中最高频率)的两倍,这样采集得到的数据存在很大程度冗余,对于信息传输不仅压力大而且有很多是舍弃的无效数据。近年来出现的压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)则不受制于奈奎斯特采样定理,它是采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以直接采集压缩后数据的方式,从尽量少的数据中提取尽量多信息。本文阐述了压缩感知基本原理、CS理论框架及关键技术,并以交通领
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