压缩感知（Compressed Sensing，CS）的基础知识

压缩感知（Compressed Sensing，CS）是一种用于信号处理的技术，旨在以少于奈奎斯特采样定理所要求的样本频率来重构信号。该技术利用信号的稀疏性，即信号可以用较少的非零系数表示。压缩感知在图像获取中的应用使得在采集过程中就以较少的样本来捕获图像，然后通过算法完整重构出原始图像。

压缩感知和传统的图像异同点

压缩感知和传统的图像获取相比，在获取图像和原始图像方面具有以下异同点：

相同点

1. 重构目标：压缩感知的目标是尽可能地恢复原始图像，所以理论上重构出的图像与原始图像在内容上应该是一致的。

2. 应用范围：压缩感知技术可以应用在任何需要图像获取的场景，尤其是在采样资源受限的情况下。

不同点

1. 采样率：压缩感知可以在远低于奈奎斯特采样的条件下获取图像数据，而传统图像获取通常需要符合奈奎斯特采样定理来保证不丢失信息。

2. 重构过程：压缩感知获得的图像需要经过非线性重构过程，利用优化算法或迭代算法来恢复完整图像。而传统的图像获取不涉及这一过程，采集的就是完整的图像数据。

3. 图像质量：压缩感知重构的图像可能不会与原始图像完全一致，特别是在极低的采样率下，图像质量往往会受到影响。图像的稀疏性以及重构算法的性能对最终图像质量有很大影响。

4. 硬件要求：压缩感知可能需要特别设计的硬件系统来执行不同于传统图像获取的采样过程。

5. 计算复杂性：压缩感