图像压缩感知的基于GPU的并行重构算法研究

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压缩感知是近几年出现的一种新型信号处理方法,它能够以远低于奈奎斯特采样速率进行采样,而且在采样的同时对信号进行了压缩.但它却是以解码端的复杂度为代价,复杂的重构算法对设备提出了较高的要求,此外,重构时间也限制了压缩感知在实际中的应用.利用GPU的强大运算能力,对现有算法进行优化的同时,在不同的并行环境下进行实验对比,将重构算法中复杂的矩阵操作模块转移到GPU上并行执行.实验结果表明,该算法可以有效地提高重构效率.
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