10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2019.01.030
图像压缩感知理论研究综述
随着人们对图像数据需求的增大,传统的Nyquist采样理论会产生大量的采样数据,为图像数据的传输和存储带来莫大的困难,压缩感知理论为此难题的解决找到了有效途径,对于可压缩或可稀疏的信号,它能以远远低于Nyquist的采样频率,通过观测矩阵进行非自适应采样,利用重构算法准确重构原始信号.着重介绍了图像压缩感知的理论框架和一些前沿研究算法,并对其进行比较,总结了压缩感知在图像领域的研究近况与应用前景.
图像数据、压缩感知、稀疏表示、观测矩阵、重构算法
TP391(计算技术、计算机技术)
2019-04-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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