A imagem fantasma (GI) de alta qualidade em baixa taxa de amostragem tem grande importância para a pesquisa científica e aplicações práticas. Para reconstruir imagens de alta qualidade sob condições de baixa taxa de amostragem, foi proposto um algoritmo de reconstrução de imagem fantasma comprimida passiva de alta qualidade (PCGI-LRC). A matriz formada pelo empilhamento de blocos similares não locais da imagem é assumida como de baixa classificação e valores singulares esparsos. Foi demonstrado teoricamente e experimentalmente um método iterativo conjunto para resolver o problema de mínimos quadrados e o problema de aproximação de baixa classificação para blocos similares não locais, que pode realizar imagem fantasma de alta qualidade em condições de baixa taxa de amostragem (6,25%~50%). Os resultados experimentais mostram que o PCGI-LRC é superior ao GI baseado em restrição de base esparsa (GI-SBC) e ao GI baseado em restrição de variação total (GI-TVC) em termos de pico de relação sinal-ruído, coeficiente de similaridade estrutural e observação visual, suprimindo o ruído de reconstrução enquanto mantém os detalhes do alvo, com melhoria de PSNR superior a 1,1 dB e melhoria de SSIM superior a 0,04.

imagem fantasma; reconstrução de imagem; compressão de imagem; imagem de pixel único