作者：陈长伟; 朱俊压缩感知稀疏表示总变差低秩属性
摘要：针对当前重建效果最好的基于低秩先验的NLR重建算法,忽略了图像的局部结构信息,不能有效地重建图像的边缘,为了在测量值数量不变的情况下进一步提高图像的重建质量,在低秩先验的基础上,引入稀疏约束（梯度域的稀疏性—总变差）作为图像额外的先验知识,建立了基于总变差和低秩约束的CS图像重建模型。增广拉格朗日—交替方向乘子算法用于求解产生的非凸优化问题。实验结果表明,与传统的稀疏性先验重建算法和NLR算法相比,所提算法能够获得更高的图像重构质量。
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