基于CS的分布式图像压缩matlab代码

以下是基于压缩感知（Compressed Sensing）的分布式图像压缩的Matlab代码示例：

% 初始化参数
n = 256; % 图像大小
m = 100; % 抽样测量数
k = 20; % 稀疏表示中非零元素数

% 生成稀疏矩阵
Phi = randn(m, n);
Phi = Phi ./ sqrt(sum(Phi.^2, 1));
Theta = randn(n, k);
Theta = Theta .* (rand(n, k) < 0.2); % 设置稀疏表示中非零元素的位置

% 读取图像
img = imread('image.jpg');
img_gray = rgb2gray(img);
img_gray = imresize(img_gray, [n, n]);

% 图像转化为列向量
x = double(img_gray(:));

% 分布式图像压缩
y = Phi * x;
z = Theta * x;

% 恢复原始图像
x_rec = zeros(n^2, 1);
for i = 1:k
    x_rec = x_rec + z(i) * Theta(:, i);
end

% 显示原始图像和恢复图像
img_rec_gray = reshape(x_rec, [n, n]);
img_rec_gray = uint8(img_rec_gray);
imshowpair(img_gray, img_rec_gray, 'montage');

这段代码实现了基于压缩感知的分布式图像压缩。首先，使用随机矩阵Phi进行抽样测量，生成稀疏矩阵Theta，然后读取图像并转化为列向量。接下来，将图像列向量通过Phi进行测量得到y，通过Theta进行稀疏表示得到z。最后，通过z和Theta恢复原始图像，并将原始图像和恢复图像展示在一起进行比较。

请注意，这只是一个简单示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行调整和改进。