【摘 要】
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压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原
【基金项目】
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甘肃省自然科学基金项目(1212RJZA045);兰州交通大学校青年基金(20130007)
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压缩感知是近年来应用数学界提出的一套关于稀疏信号采集和重构的新理论,它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制,以远少于传统奈奎斯特采样定理所需的测量数据就能够精确恢复原信号或估计信号的相关参数.本文研究了基于压缩感知理论的图像重构算法,并利用MATLAB进行了仿真.通过比较分析可知,当采样率相同时,采用DWT稀疏化方式的图像重构质量明显优于DFT稀疏化方式和DCT稀疏化方式;随着采样率的增加,重构图像的PSNR值逐渐提高;在低采样率条件下,DWT是一种比较理想的图像稀疏化表示方式。
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