【摘 要】
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压缩感知理论在数据采集的同时，对数据进行了压缩，通过对一个具有稀疏性或可压缩性的原始信号进行有限次的线性观测。这些观测值就包含了原始信号的全部信息，再通过求解一个优化
【基金项目】
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广西自治区教育厅高校中青年教师基础能力提升项目《基于压缩感知理论智能机器人数字图像处理的研究》(编号:KY2016YB454)和低秩系数分解下铝箔表面缺陷检测方法研究(编号:2017KY0651)支持
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压缩感知理论在数据采集的同时，对数据进行了压缩，通过对一个具有稀疏性或可压缩性的原始信号进行有限次的线性观测。这些观测值就包含了原始信号的全部信息，再通过求解一个优化问题使得原始信号从这些观测值中恢复出来。压缩感知理论的采样频率会低于奈奎斯特频率，这样对高分辨率信号的采集成为可能。基于压缩感知理论的智能机器人数字图像处理围绕图像识别和图像超分辨率重建，研究快速有效的稀疏分解算法，压缩感知在理论方面已经取得了许多重要的成果，许多研究者已经将之投入到实际应用当中，压缩感知迅速成为信息领域中的一个热点研究方向，
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