压缩感知主要是考虑从较少的采样数据中以高概率精确地重构原高维稀疏信号.基于■最小化模型,大多数文献研究信号的重构问题,而对于图像重构方面很少研究,尤其对于高斯噪声和?∞-有界噪声下的图像重构.根据测量矩阵的约束等距性得到这两种噪声下图像重构的误差估计.