【摘 要】
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信号的稀疏分解是压缩感知理论的关键问题,冗余字典相较于传统的正交基矩阵,可提供信号的更稀疏表示。首先根据光场相机特征-光场图像具有图像内和图像间相关性,提出光场中的
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信号的稀疏分解是压缩感知理论的关键问题,冗余字典相较于传统的正交基矩阵,可提供信号的更稀疏表示。首先根据光场相机特征-光场图像具有图像内和图像间相关性,提出光场中的联合稀疏模型,然后使用基于图像特征训练的冗余字典稀疏表示光场信号,最后通过同时分段正交匹配追踪算法（S-StOMP）重建稀疏信号,S-StOMP重建速度较快,可同时重建多个信号。最后通过实验验证了算法的准确性和可靠性。
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