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以正交匹配追踪(OMP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法为代表的贪婪算法是压缩感知理论图像处理中得到实际应用的有效方法之一.其计算复杂度高,对测量次数的要求高,重建精度低.针对以上问题,提出一种新的贪婪算法的融合框架,该框架通过融合正交匹配追踪(OMP)算法和压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法得到一种新的算法(FMP),将前两种算法的支撑集进行交并集处理,从并集中选择最合适的原子,实现支撑集的二次筛选,最终实现信号的精确重构.基于图像的仿真实验及框架的稳定性特点表明,在相同的测试条件下,