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正交匹配追踪(OMP)算法中迭代次数严格依赖信号的稀疏度K值,迭代次数选取适当会重构出高精确的图像,反之则会对图像重构质量造成严重影响。针对这一问题,提出了一种根据残差值的相对极差来确定最佳迭代次数的新方法。该方法要求在同一次迭代中对一幅图像的所有列同时进行迭代计算,根据极差的相对差值与门限值比较来确定最佳迭代次数,从而达到提高重构精度,消除对稀疏度K值依赖的目的。理论分析和仿真结果表明,改进的OMP算法比原有算法有更理想的重构效果,有更高的重构精度。