摘要：針對深度優(yōu)先的多路徑匹配追蹤算法在進(jìn)行圖像重構(gòu)時需要已知圖像稀疏度、計算復(fù)雜度高等問題,提出了閾值多路徑稀疏度自適應(yīng)圖像重構(gòu)算法。該算法引入多個候選集,通過設(shè)定閾值來進(jìn)行原子篩選和候選集數(shù)量的調(diào)整。然后每次迭代選出殘差最小的路徑作為新的候選集,以提高重構(gòu)速度。此外,將殘差差分小于某一閾值作為算法停止條件,因此不需要圖像稀疏度作為算法的輸入。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以獲得較好的重構(gòu)效果,同時保持了良好的時間復(fù)雜度和抗噪性能。