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摘要:
压缩感知是最近几年的研究热点,有很多领域都与之相结合,既有创新也提高了效率。它是一种新的采样理论,利用随即采样获取一些包含全部信息的少量信号,然后使用非线性重建算法来恢复原始信息。将CS与图像处理相结合,可以减少压缩成本和采集数据的代价,提高图像处理传统技术的效率。该文主要对CS在图像恢复中的应用进行研究,叙述了压缩感知的理论,以及稀疏矩阵、矩阵填充、重构算法等。最后,与传统的图像恢复技术相比较,总结出存在的不足和改进,并对其未来的发展进行展望。
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文献信息
篇名 压缩感知在图像处理中的应用
来源期刊 电脑知识与技术:学术版 学科 工学
关键词 图像处理 图像复原 压缩感知
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 178-179
页数 2页 分类号 TP18
字数 语种
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴江月 安徽理工大学计算机科学与工程学院 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
图像复原
压缩感知
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期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
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