使用稀疏性以外的先验信息进行多变量追踪图像重建
图像的先验信息在降低CS反演的计算复杂度和提高重建质量方面起着重要作用。 本文提出了一种基于小波的多元追踪算法，该算法利用了图像的先验信息，而这些信息超越了简单稀疏性。 所提出的方法以多变量方式从多次测量中重建图像小波系数，并以提取的图像边缘作为先验信息来指导算法在CS恢复中的追踪过程。 通过边缘信息与多元联合恢复的交互作用，该算法显着提高了边缘明显，稀疏度高的CT，MRI等图像的重建质量。 数值实验表明，与其他最新的CS算法相比，所提出的算法具有更高的重构质量并保持更高的计算效率。
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