压缩感知图像重构matlab代码

压缩感知（Compressed Sensing，CS）是一种信号处理技术，它允许从远少于原始数据量的采样重建信号，前提是有一定的稀疏性。在MATLAB中，可以利用其丰富的工具箱和库来实现图像的压缩感知重构。

以下是一个简单的压缩感知图像重构的MATLAB代码示例，使用了随机矩阵（通常称为测量矩阵）和迭代求解算法（如ISTA - Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm）：

% 导入必要的包
addpath('csutils'); % 假设csutils包含一些辅助函数
import compressiveSensing.*

% 生成稀疏图像
sparse_img = randi([0 255], 128, 128); % 创建一个128x128的随机二值图像，假设它是K-sparse

% 生成测量矩阵 (比如使用小波变换的Haar基)
m = 64; % 进行压缩采样的列数
M = WalshHadamardMatrix(m); % 使用沃尔什哈达玛矩阵作为随机测量矩阵

% 采样
s = M * sparse_img; % 压缩采样

% 重构
k = sparsity(sparse_img); % 确定图像的稀疏度
[xhat, res] = ista(M', s, k); % ISTA算法进行重构，res是残差

% 显示原图和重构后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(uint8(sparse_img), []);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(uint8(xhat), []);
title('Reconstructed Image');

请注意，这只是一个基础示例，实际应用中可能需要调整参数、优化算法或者其他预处理步骤。此外，压缩感知图像重构的效果很大程度上取决于所选择的测量矩阵、稀疏度估计以及具体的优化算法性能。