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针对压缩感知理论中迭代硬阈值IHT重构算法要求给定信号稀疏度的缺点,提出了一种变步长稀疏自适应迭代硬阈值VSSSAIHT算法。该算法在信号的稀疏度未知的情况下,通过相邻迭代残差的差值大小来选择合适的步长,以扩大重构信号的支撑集,不断逼近原始信号的稀疏度,逐步迭代恢复信号。仿真结果表明,与迭代硬阈值算法相比,VSSSAIHT算法改善了图像重构的质量,减少了算法运行的时间。