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  1. Wavelet_SL0

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  2. 压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示,高斯随机矩阵为观测矩阵,重构算法为SL0算法,对256*256的lena图处理,比较原图和SL0算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果,并各运行50次,比较算法性能PSNR和每次的运行时间 -Compressed sensing CS- using wavelet transform as sparse representation, Gaussian random matrix as the observation matrix
  3. 所属分类:Special Effects

    • 发布日期:2017-11-26
    • 文件大小:49699
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