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分布式压缩感知是用尽可能少线性测量值来表示一个联合稀疏信号.分布式压缩感知联合重构算法是以信号集中的某个信号为边信息,根据信号集中信号之间的相关关系来重构信号的算法.为了解决已有重构算法的复杂性以及减少重构算法所需的测量值数,提出了两种新的分布式压缩感知联合重构算法.对提出的两种新算法在信号和图像处理上进行了实验,验证了其可行性与先进性.结果表示,这两种联合重建算法在获取相同的图像质量时需要测量值更少.