完备图像稀疏表示是一种最新的图像表示模型，采用过完备字典中原子的线性组合形式实现图像的稀疏表示．传统

的过完备图像稀疏表示模型采用重建误差的平方和作为保真项．该保真项没有充分考虑到人眼对图像的感知特性，无法度量图

像中边缘、轮廓、纹理等局部几何结构的变化．本文基于过完备稀疏表示理论思想，建立了新的稀疏性正则化的图像稀疏表示模

型．模型中的正则项约束图像表示系数的稀疏性，保真项采用更符合视觉感知的结构相似性度量．基于正交匹配追踪算法，提出

了基于结构相似度的正交匹配追踪算法．实验结果表示，新的模型能够更好地重构图像的结构信息，获得更好的重建视觉效果．

-Image Sparse Representation

Model bed StmctIlral

SiIIIilarity