压缩感知图像matlab代码
时间: 2023-10-07 18:12:45 浏览: 50
以下是一个简单的压缩感知图像的Matlab实现示例代码:
```matlab
% 压缩感知图像
clear all;
close all;
% 加载图像
img = imread('lena512.bmp');
figure;imshow(img);title('原始图像');
% 将图像转换为灰度图像
if size(img,3) == 3
img = rgb2gray(img);
end
% 设置测量矩阵大小
M = 256;
% 生成测量矩阵
Phi = randn(M,size(img,1)*size(img,2));
% 计算稀疏表示
x = reshape(img,size(img,1)*size(img,2),1);
A = Phi*x;
A = A./max(abs(A));
B = Phi';
% 进行稀疏重构
x0 = zeros(size(x));
lambda = 0.01;
for i = 1:50
x0 = SoftThresh(x0+B*(A-B*x0),lambda);
end
% 显示压缩感知重构图像
img_reconstruct = reshape(x0,size(img,1),size(img,2));
figure;imshow(uint8(img_reconstruct));title('压缩感知图像重构');
% 定义软阈值函数
function [y] = SoftThresh(x,T)
y = sign(x).*max(abs(x)-T,0);
end
```
在这个示例代码中,我们首先加载了一个灰度图像,然后生成了一个大小为256的测量矩阵,并计算了稀疏表示。接下来,我们使用稀疏重构方法对图像进行重构,并使用软阈值函数进行稀疏化。最后,我们显示了压缩感知图像的重构结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要根据实际情况进行调整。