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针对传统压缩传感一次性随机测量整幅图像所导致的存储量大、重建时间长等问题,提出了一种新的分块压缩传感重建算法.首先,将图像分割成一系列子块,分别将每个子块的所有列向量首尾连接起来构成原始信号;其次,将该信号经过稀疏变换后投影到观测矩阵上得到对应的观测值,再利用优化方法从这些观测中重建出信号;然后,分类每个重构子块的活动性,采用不同的后滤波方法处理不同活动性指数的子块边界.最后,以MRI图像为实验对象对算法进行了验证.实验结果表明,所提算法不仅降低了压缩传感的重建时间,而且有效去除块效应,并在一定程度