分块可压缩传感的图像重构模型

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 21次 | 上传用户：cshuangyong

【摘要】

：

可压缩传感或可压缩采样(Compressed Sensing或Compressive Sampling简称CS)是数据采样同时实现压缩的新理论、新技术。分块CS(Block Compressed Sensing)的图像重构算法采用相同的采样算子以块×块的方式获取图像,解决了现有的CS方法中可压缩采样算子所需存储较大的问题,而且算法中应用线性算子、凸集投影法和Contourlet变换域的硬阈值法进一

【作者】

：

范晓维刘哲刘灿

【机构】

：

西北工业大学理学院

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2009年29期

【关键词】

：

可压缩传感非线性恢复稀疏性块效应 compressed sensing nonlinear reconstruction sparsity blo

【基金项目】

：

国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60776795）,,国家教育部新世纪人才支持计划（theNew Century Excellent Talent Foundation from MOE of China）,西北工业大学科技创新基金（NPU Foundation for Science

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