其他cs算法通过matlab对图片实现压缩感知图像重构的代码

以下是一些通过 MATLAB 实现压缩感知图像重构的 CS 算法代码：

1. OMP（基于稀疏表示的 CS 算法）：

% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 将图像转换为向量形式
x = double(img(:));
% 测量矩阵
Phi = randn(64, 256);
% 观测值
y = Phi * x;
% OMP 算法
s = 10;
A = [];
r = y;
for i = 1:s
    [~, pos] = max(abs(Phi' * r));
    A = [A, Phi(:, pos)];
    x_hat = pinv(A) * y;
    r = y - A * x_hat;
end
% 重构图像
img_hat = reshape(x_hat, [64, 64]);
% 显示原图和重构图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img)
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(img_hat))

2. RPCA（基于低秩表示的 CS 算法）：

% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 将图像转换为向量形式
x = double(img(:));
% 测量矩阵
Phi = randn(64, 256);
% 观测值
y = Phi * x;
% RPCA 算法
lambda = 1 / sqrt(max(size(y)));
tol = 1e-7;
max_iter = 1000;
[X_hat, ~, ~] = inexact_alm_rpca(Phi' * y, lambda, tol, max_iter);
% 重构图像
img_hat = reshape(X_hat, [64, 64]);
% 显示原图和重构图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img)
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(img_hat))

3. 二次重建算法（基于随机矩阵的 CS 算法）：

% 读取图像
img = imread('lena.bmp');
% 将图像转换为向量形式
x = double(img(:));
% 测量矩阵
Phi = randn(64, 256);
% 观测值
y = Phi * x;
% 二次重建算法
tol = 1e-7;
max_iter = 1000;
[X_hat, ~] = l1qc_logbarrier(Phi, [], [], y, tol, max_iter);
% 重构图像
img_hat = reshape(X_hat, [64, 64]);
% 显示原图和重构图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img)
subplot(1, 2, 2), imshow(uint8(img_hat))

这些代码只是简单的示例，具体的实现方式和参数设置可以根据具体的应用场景进行调整。