利用小波变换作为稀疏基，并利用快速迭代软阈值进行稀疏促进，最终实现基于压缩感知理论的数据重构- Wavelet transform is used as the sparse basis, and the sparse promotion is realized by using the fast iterative soft threshold. Finally, the data reconstruction based on the compression perception the

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区域生长法，手动选种子点吗，它是一个迭代的过程，这里每个种子像素点都迭代生长 直到处理过每个像素，因此形成了不同的区域，这些区域它们的边界通过闭合的多边形定义。 在区域生长中的主要问题如下: (1)表示区域的初始化种子的选择:在区域生长过程中，这些不同区域点合适属性的选择。 (2)基于图像具体属性的像素生长不一定是好的分割。在区域生长过程中，不应该使用连通性或邻接信息。 (3)相似性:相似性表示在灰度级中观察在两个空间邻接像素之间或像素集合的平均灰度级间的最小差分，它们将产生不同的区域

Machine learning routines, Iterative self-organizing data analysis, Comparison of soft threshold and hard threshold and today various threshold calculation method.