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分块可压缩传感的图像重构模型被引量：7: 2009年; 可压缩传感或可压缩采样（Compressed Sensing或Compressive Sampling简称CS）是数据采样同时实现压缩的新理论、新技术。分块CS（Block Compressed Sensing）的图像重构算法采用相同的采样算子以块×块的方式获取图像，解决了现有的CS方法中可压缩采样算子所需存储较大的问题，而且算法中应用线性算子、凸集投影法和Contourlet变换域的硬阈值法进一步优化恢复图像，能更有效捕获图像的复杂结构。实验结果表明分块cs的图像重构算法较现有的其他CS方法实现代价更低，且在相同CS观测数条件下，计算速度几乎相同的同时图像质量提高了3～4dB。; 范晓维刘哲刘灿; 关键词：稀疏性块效应

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范晓维