压缩感知是最近几年的研究热点,有很多领域都与之相结合,既有创新也提高了效率。它是一种新的采样理论,利用随即采样获取一些包含全部信息的少量信号,然后使用非线性重建算法来恢复原始信息。将CS与图像处理相结合,可以减少压缩成本和采集数据的代价,提高图像处理传统技术的效率。该文主要对CS在图像恢复中的应用进行研究,叙述了压缩感知的理论,以及稀疏矩阵、矩阵填充、重构算法等。最后,与传统的图像恢复技术相比较,总结出存在的不足和改进,并对其未来的发展进行展望。
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