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一种基于阈值迭代和自适应观测矩阵的压缩感知图像处理

鄢鹏程  
【摘要】:正1前言奈奎斯特采样定理要求对信号进行采样时采样频率要大于或者等于信号带宽的两倍。而这样得到的数据具有较大的冗余。压缩感知技术的出现,打破了采样定理的限制。压缩感知技术表明:只要信号是稀疏的或可压缩的,则数据采样可以低于奈奎斯特采样频率,而且原始信号可以由采样值精确的恢复。从而大大减少了数据的处理量。通过挖掘信号的部分先验信息,可以减少观测值方面的工作。本文中利用一部分的大系数的稀疏系数的位置设置了一个阈值矩阵,之后这个矩阵与高斯随机矩阵构成自适应观测矩阵,达到改进重构性能的目的。

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