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基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法
许学添,郑 禹
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(广东司法警官职业学院信息管理系,安徽建筑大学机械与电气工程学院)
摘要:
由于多稀疏空间图像重构时,像素范围选取过大、峰值信噪比低以及重构时间长,导致图像重构方法存在重构效果差的问题,提出基于两步迭代收缩法的多稀疏空间图像快速重构方法。明确多稀疏空间图像重构存在的问题,在明确问题后,以迭代收缩阈值算法为基础,引入迭代加权收缩算法,结合每一轮迭代结果作为的初值,完成图像重构的两步迭代收缩法设计,实现多稀疏空间图像快速重构。实验结果表明:应用该方法后的重构多稀疏空间图像峰值信噪比达到37.9dB以上,图像重构时间仅为16.0ms,图像结构相似性达到了0.98以上,并且重构多稀疏空间图像的效果更好,该方法经过实验分析证实了其具备可行性。
关键词:  多稀疏空间图像  图像重构  两步迭代收缩法  迭代加权收缩算法  迭代收缩阈值算法
DOI:10.3969/j.issn.1005-9490.2024.01.025
基金项目:广东省普通高校特色创新项目(No.2020KTSCX272); 广东省普通高校青年创新人才类项目(No.2018GkQNCX036); 国家自然科学基金青年科学基金(No.81600808)
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Abstract:
Key words:  

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