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压缩感知下图像及图像序列重建的模型与算法深度剖析.docx

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    压缩感知下图像及图像序列重建的模型与算法深度剖析

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化时代，图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各个领域，如医学成像、卫星遥感、视频监控、通信等。随着技术的不断进步，对图像的获取、存储、传输和处理的需求也日益增长。然而，传统的图像采样和重建方法面临着诸多挑战。

    传统的图像采样遵循奈奎斯特采样定理，即采样频率必须至少是信号最高频率的两倍，才能准确地恢复原始信号。在实际应用中，这意味着需要采集大量的数据，这不仅增加了数据获取的成本和时间，还对存储和传输资源提出了很高的要求。例如，在医学成像中，高分辨率的CT、MRI图像数据量巨大，存储和传输这些数据需

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