【摘 要】
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考虑到在传统的傅里叶频域中星形采样方法的采样区域针对性不强、重建效果不佳等缺点,提出一种基于傅里叶频域中图像显著性信息的变密度压缩采样方法。在传统星形采样的基础
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61171165）
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考虑到在传统的傅里叶频域中星形采样方法的采样区域针对性不强、重建效果不佳等缺点,提出一种基于傅里叶频域中图像显著性信息的变密度压缩采样方法。在传统星形采样的基础上,通过变化密度,在傅里叶频域中显著性区域相对密集采样,同时在非显著性区域相对稀疏采样,以达到更好地恢复图像显著特征信息的目的。实验结果表明,基于相同的信号重构算法,在采样率相同的条件下,该方法重建图像的结构相似度（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）,以及相对误差（ReErr）均优于传统的星形采样方法。
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