《表2 不同贪婪类重构算法的性能指标对比表》

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《用于CS的广义稀疏度自适应匹配追踪算法》

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为了进一步证实本文所提算法的有效性及高效性，下面将512×512的Woman图像分成8×8的子块，然后将经KSVD算法训练得到的KSVD过完备字典作为稀疏基，并将高斯随机矩阵作为测量矩阵，最后在压缩比为0.5的情况下，分别对本文所提的gSAMP算法和贪婪类重构算法中的MP、OMP、ROMP、SAMP以及gOMP算法做对比实验，其中，MP、OMP、ROMP、gOMP重构算法是在稀疏度K=4的条件下，而SAMP以及本文算法的初始原子选择个数为S=6下进行实验。如图5直观给出了不同贪婪类重构算法下，各个重构算法的重构效果图及部分放大图，表2给出了不同贪婪类重构算法的重构性能参数。