可压缩传感重构算法与近似QR分解

讨论了可压缩传感CS重构算法,并提出了一种新的改进算法效率、提高图像质量的方法,即:测量矩阵的近似QR分解。精确的重构算法(极小化L0范数)是一个NP完全问题,而这种算法的一个近似估计(极小化L1范数)能够对信号或图像高效率地重构。本文研究了L1算法的重构效果,通过改变测量矩阵的奇异值能够提高算法的重构效率。对测量矩阵的近似QR分解进行了研究,并给出了对测量矩阵的一些改进和相关的实验。