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在非局部全变分模型的基础上引入了傅里叶变换，把空间频率域非局部全变分作为规整化项构造目标函数，并通过快速组合分裂算法重建目标图像。

传统的基于自然图像块的稀疏表示模型在字典学习的过程中需要求解一个非常高计算复杂度的大规模优化问题以及在稀疏编码和字典学习过程中，每一个图像块都是独立考虑的，忽略了块与块之间的相关性，从而导致了不够精确的系数编码稀疏，基于图像结构组模型可以很好的解决上面两个不足。