生成压缩感知成像的matlab代码

生成压缩感知成像(Calculus of Compressive Sensing, CS)的MATLAB代码通常涉及到稀疏信号的采样、重建以及优化算法，如最小化L1 norm等。以下是一个简化的示例，展示如何使用MATLAB内置函数和工具箱来实现CS图像重建：

% 导入必要的库
if ~exist('cvx','file')
    warning('CVX not found. Please install CVX package for optimization.');
end

% 假设我们有原始图像I和测量矩阵A（例如随机矩阵）
I = imread('your_image.jpg'); % 替换为实际图像路径
A = randn(size(I,1), size(I,2)/4); % 稀疏矩阵，假设只采样四分之一像素

% 模型设置，目标是最小化L1范数恢复原图
model = cvx.norm(I', 'inf') <= cvx.norm(A * I', 'inf');

% 使用内核函数求解优化问题
[x, solvertime] = solve(model);

% 反投影重建图像
recoveredImage = A \ x;

% 显示原始图像和重建后的图像
figure;
subplot(1,2,1);
imshow(I);
title('Original Image');
subplot(1,2,2);
imshow(recoveredImage);
title('Recovered Image using CS');

%