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《压缩感知及应用》主要介绍学习的方法论、信号及图像稀疏表示的基本理论、稀疏表示方法以及稀疏重建的重要方法压缩感知理论的起源、基础理论及应用等基础内容后，提出了基于压缩感知理论□范数算法的SAR成像、基于冗余字典的SAR图像压缩感知重建、基于小波树的压缩感知SAR图像重建、基于小波框架的自适应Karhunen—Loeve高光谱压缩成像算法、基于紧框架Surfacelet变换的高光谱图像三维重建、基于Surfacelet变换的压缩欠采高光谱数据重建算法等压缩感知应用研究，具有较强的学术性和系统性。读者可以结合作者出版的《数字图像处理（Matlab版）》第2版和《超小波分析及应用》学习的，三《压缩感知及应用》具有较强的创新性和难度，需要持续系统地学习的和研究才能取得成效。《压缩感知及应用》以精缩的理论知识、实践教学和工程训练相结合，可以作为计算
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