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壓縮感知方法可以以遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)采樣定理規(guī)定的采樣率對(duì)信號(hào)采樣。針對(duì)壓縮感知重構(gòu)信號(hào)的時(shí)間較長(zhǎng)且隨信號(hào)增大以極高速率快速增長(zhǎng)的問(wèn)題，提出了面向圖像信號(hào)的快速壓縮感知算法FBWRFI。FBWRFI基于最小二乘方法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的優(yōu)化重構(gòu)，利用新定義的整體相關(guān)性度量參數(shù)選擇針對(duì)圖像信號(hào)的最相關(guān)原子，引入分塊重構(gòu)理論并重新設(shè)計(jì)分塊大小和測(cè)量矩陣，有效降低了重構(gòu)操作的計(jì)算復(fù)雜度和計(jì)算規(guī)模。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)BWRFI算法可以顯著降低信號(hào)的重構(gòu)時(shí)間，并使隨信號(hào)增大而高速增長(zhǎng)的重構(gòu)時(shí)間的增長(zhǎng)趨勢(shì)變?yōu)榫€性，證明了算法的有效性。
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