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Image-reconstruction_CS
- 合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS),给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将cS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型巾的未知权值参数;利用sBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度,并引入超参数- Hop sparse Bayesian learning ( SBL ) and compressible sensing theory ( CS ) , give a compressible image recon