基于加权结构组稀疏表示的图像压缩感知重构方法研究

加权结构组稀疏表示的图像压缩感知重构 加权结构组稀疏表示（WSGSR）是一种基于非局部相似性的图像压缩感知重构方法，该方法通过采用加权稀疏表示来提升图像恢复质量。该方法的核心思想是在图像恢复过程中，引入非局部相似图像块结构组的概念，以提高图像高频细节信息的恢复质量。 WSGSR 方法的优点在于，它能够有效地减少对图像低频成分的损失，从而提高图像重构质量。该方法的实现通过将非局部相似图像块结构组加权稀疏表示作为规则化项约束优化重构，实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失。 WSGSR 方法还推导出了一种加权软阈值收缩方法，该方法对幅值较大的重要系数采用较小的阈值收缩处理，对幅值较小的非重要系数采用相对较大的阈值收缩处理。该方法能够更好地恢复图像高频细节信息，同时减少对图像低频成分的损失。 压缩感知（CS）是一种基于采样理论的图像压缩方法，该方法通过对图像进行随机采样，以降低图像的维数、减少图像的数据量。然而，CS 方法存在一个问题，即如何有效地恢复图像高频细节信息。WSGSR 方法正是解决该问题的有效方法之一。 加权结构组稀疏表示的优点在于，它能够有效地恢复图像高频细节信息，同时减少对图像低频成分的损失。该方法的实现通过将非局部相似图像块结构组加权稀疏表示作为规则化项约束优化重构，实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失。 加权软阈值收缩方法是 WSGSR 方法的核心组件之一，该方法能够更好地恢复图像高频细节信息，同时减少对图像低频成分的损失。该方法的实现通过对幅值较大的重要系数采用较小的阈值收缩处理，对幅值较小的非重要系数采用相对较大的阈值收缩处理。 WSGSR 方法是一种基于非局部相似性的图像压缩感知重构方法，该方法能够有效地恢复图像高频细节信息，同时减少对图像低频成分的损失。该方法的实现通过将非局部相似图像块结构组加权稀疏表示作为规则化项约束优化重构，实现在更好地恢复图像高频细节信息的同时有效减少对图像低频成分的损失。