【摘 要】
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利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注。为了更有效地提升压缩感知（CS）图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示（WSGSR）的图像压缩感知重构方法
【机 构】
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中南民族大学电子信息工程学院智能无线通信湖北省重点实验室,中南民族大学计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.61471400)~~
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利用图像的非局部相似性先验以提升图像恢复质量已得到广泛关注。为了更有效地提升压缩感知（CS）图像的重构质量,提出了一种基于加权结构组稀疏表示（WSGSR）的图像压缩感知重构方法。采用非局部相似图像块结构组加权稀疏表示的1l范数作为规则化项约束优化重构,实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失,图像重构质量得到明显改善。推导出一种加权软阈值收缩方法,实现对模型的优化求解,对幅值较大的重要系数采用较小的阈值收缩处理,对幅值较小的非重要系数采用相对较大的阈值收缩处理。实验结果比较验证了
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