图像压缩感知重构算法Matlab代码
时间: 2023-07-03 21:31:29 浏览: 126
以下是一个基于稀疏表示的图像压缩感知重构算法的Matlab示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 获取图像大小
[h, w] = size(img_gray);
% 构造稀疏基
Phi = dct2(eye(w)); % 离散余弦变换
% 生成测量矩阵
m = 3000;
Phi = Phi(randperm(w, m), :);
% 压缩图像
y = Phi * img_gray(:);
% 迭代重构图像
n_iter = 50;
x = zeros(w, 1);
for i = 1:n_iter
x = idct2(Phi' * (y - Phi * x));
end
reconstructed_img = reshape(x, [h, w]);
% 显示原图像和重构图像
imshow(img_gray);
title('Original Image');
figure;
imshow(reconstructed_img, []);
title('Reconstructed Image');
```
该代码实现了一个基于稀疏表示的图像压缩感知重构算法,使用了离散余弦变换(DCT)作为稀疏基,利用随机矩阵生成测量矩阵,对图像进行压缩,并通过迭代算法重构图像。
相关问题
图像压缩感知OMP重构算法Matlab代码
以下是一个基于稀疏表示和OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法的图像压缩感知重构算法的Matlab示例代码:
```matlab
% 读入图像
img = imread('example.jpg');
% 转换为灰度图像
img_gray = rgb2gray(img);
% 获取图像大小
[h, w] = size(img_gray);
% 构造稀疏基
Phi = dct2(eye(w)); % 离散余弦变换
% 生成测量矩阵
m = 3000;
Phi = Phi(randperm(w, m), :);
% 压缩图像
y = Phi * img_gray(:);
% OMP算法重构图像
n_iter = 50;
x = zeros(w, 1);
residual = y - Phi * x;
ind = [];
for i = 1:n_iter
proj = Phi' * residual;
[~, pos] = max(abs(proj));
ind = [ind, pos];
x(ind) = pinv(Phi(:, ind)) * y;
residual = y - Phi * x;
end
reconstructed_img = reshape(x, [h, w]);
% 显示原图像和重构图像
imshow(img_gray);
title('Original Image');
figure;
imshow(reconstructed_img, []);
title('Reconstructed Image');
```
该代码实现了一个基于稀疏表示和OMP算法的图像压缩感知重构算法,使用了离散余弦变换(DCT)作为稀疏基,利用随机矩阵生成测量矩阵,对图像进行压缩,并通过OMP算法重构图像。
压缩感知重构算法omp
OMP算法是一种常用的压缩感知重构算法。它对二维信号进行重构的方法是先采取离散余变换(DCT)使数据稀,然后进行重构,最后再进行离散反余弦变换(IDCT),以得到所需的重构结果。在MATLAB中,可以使用OMP算法对二维图像进行重构。例如,在256x256的Lena图像上,采用M=180,N=256,稀疏度k=40,M/N=0.7的参数设置,使用高斯随机矩阵作为观测矩阵,可以进行OMP算法的重构,并得到重构效果。[2]
如果你需要使用OMP算法进行压缩感知的重构,你可以编写相应的MATLAB代码,并根据需要进行测试、绘制重构成功概率与测量数M、信号稀疏度K之间的关系曲线等。[3]