【摘 要】
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传统采样需要的采样间隔小,当信号过长时会增加采样量,消耗过多的时间,占用更多的存储空间。提出了以Daubechies小波变换基作为稀疏变换基,用高斯随机矩阵作为观测矩阵,采用
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传统采样需要的采样间隔小,当信号过长时会增加采样量,消耗过多的时间,占用更多的存储空间。提出了以Daubechies小波变换基作为稀疏变换基,用高斯随机矩阵作为观测矩阵,采用基于Dice匹配准则的正交匹配追踪算法作为恢复算法对图像进行重建。在分析了正交匹配追踪算法的特点后,提出了一种基于Dice匹配准则的改进的正交匹配追踪算法。该算法在原子匹配过程中将几何平均值用算术平均值替代,使重要成份在向量中的作用更加突出,能更准确地从字典中挑选出与残差向量最匹配的原子。仿真结果表明,该算法在相同的观测条件下,能减少重构误差,可将图像的重构质量提高2%左右,重构概率提高7%左右,有较高的应用价值。
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