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信号重构是压缩感知过程中的重要环节,迭代硬阈值(IHT)算法因具有较好的重构性能被广泛应用,但其收敛速度比较慢。近期提出的半迭代硬阈值算法(SIHT)虽然可实现快速收敛,但对测量矩阵的尺度缩放非常敏感,依赖性强,大大限制了其应用范围。受OMP对MP算法改进启发,对SIHT算法进行改进,提出了正交半迭代硬阈值(OSIHT)重构算法。该算法不仅取消了对测量矩阵的依赖性,还有效改善了图像重构质量,减少运行时间。