【摘 要】
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针对压缩感知迭代收缩阈值算法在图像处理中存在收敛速度慢和去噪性能差的缺陷,提出了一种改进的高性能迭代收缩阈值天文图像去噪重建算法.首先,使用经典最速下降法中的BB线
【基金项目】
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国家自然科学基金(61074127)
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针对压缩感知迭代收缩阈值算法在图像处理中存在收敛速度慢和去噪性能差的缺陷,提出了一种改进的高性能迭代收缩阈值天文图像去噪重建算法.首先,使用经典最速下降法中的BB线性搜索步长算子加快迭代收缩阈值算法的收敛速度;其次,为了进一步提高重构天文图像的质量,在传统Visu Shrink收缩阈值的基础上,提出一种下降Visu Shrink收缩阈值对图像信息进行筛选;由于阈值去噪方法在迭代重建的过程中会导致重建的图像中出现伪吉布斯效应,最后采用循环平移的方法在每次迭代过程中对获取的重建图像进行调整.多次的试验结果表明
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