【摘 要】
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压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对信号数据进行采集、编解码的新理论。将压缩感知应用于图像压缩具有潜在的应用价值,压缩
【机 构】
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南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61071091);“通信工程”江苏省高校优势学科建设工程项目;江苏省研究生创新项目(CXZZ12_0466);江苏省高校自然科学研究项目(12KJB510019)
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压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对信号数据进行采集、编解码的新理论。将压缩感知应用于图像压缩具有潜在的应用价值,压缩感知图像重建算法是该领域的热点问题。在对目前压缩感知重建算法的文献进行分析和综合的基础上,首先阐述了压缩感知的基本原理及其各项关键技术,然后简要总结了当前流行的压缩感知图像重建算法,给出了各种图像重建算法的仿真结果及分析,最后对影响压缩感知图像重建算法几个关键问题进行剖析和展望。
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