【摘 要】
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压缩感知（Compressive sensing,CS）图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点。针对基于低秩先验的重建算法不能有效重建图像的局部几何特征,为了进一步提高图像的重建质量,
【机 构】
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金陵科技学院计算机工程学院,南京晓庄学院信息工程学院
【基金项目】
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金陵科技学院博士启动基金（jit-b-201508）
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压缩感知（Compressive sensing,CS）图像重建算法是CS图像获取问题的一个研究重点。针对基于低秩先验的重建算法不能有效重建图像的局部几何特征,为了进一步提高图像的重建质量,在低秩先验的基础上,引入稀疏约束作为图像额外的先验知识,建立了基于低秩和总变差约束的CS图像重建模型,并给出了相应的优化算法。试验结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和最好的NLR（Compressive sensing via nonlocal low-rank regularization）算法相比,该试验所提的算
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