给出压缩感知在图像方面的应用及代码示例
时间: 2023-02-12 10:16:53 浏览: 92
压缩感知是一种图像压缩技术,它可以在保证图像质量的前提下最大限度地减小图像文件大小。它通过利用人眼对于图像中的一些细节的容忍度来实现压缩。
应用:
1. 网络传输:减小图像文件大小可以加快网络传输速度
2. 存储:减小图像文件大小可以节省存储空间
3. 移动设备:减小图像文件大小可以节省移动设备的存储空间和电量
代码示例:
这是一个使用 python 和 scikit-image 库实现压缩感知的示例代码:
```python
from skimage import io, color
from sklearn.linear_model import OrthogonalMatchingPursuit
# 读入图像
image = io.imread("image.jpg")
gray_image = color.rgb2gray(image)
# 创建稀疏编码器
omp = OrthogonalMatchingPursuit(n_nonzero_coefs=100)
# 对图像进行稀疏编码
compressed_image = omp.fit_transform(gray_image)
```
这里我们将图像转化成灰度图,使用 OrthogonalMatchingPursuit 算法进行稀疏编码,并将编码后的结果保存在 compressed_image 中。这样就可以实现压缩感知了。
相关问题
压缩感知图像matlab代码
以下是一个简单的压缩感知图像的Matlab实现示例代码:
```matlab
% 压缩感知图像
clear all;
close all;
% 加载图像
img = imread('lena512.bmp');
figure;imshow(img);title('原始图像');
% 将图像转换为灰度图像
if size(img,3) == 3
img = rgb2gray(img);
end
% 设置测量矩阵大小
M = 256;
% 生成测量矩阵
Phi = randn(M,size(img,1)*size(img,2));
% 计算稀疏表示
x = reshape(img,size(img,1)*size(img,2),1);
A = Phi*x;
A = A./max(abs(A));
B = Phi';
% 进行稀疏重构
x0 = zeros(size(x));
lambda = 0.01;
for i = 1:50
x0 = SoftThresh(x0+B*(A-B*x0),lambda);
end
% 显示压缩感知重构图像
img_reconstruct = reshape(x0,size(img,1),size(img,2));
figure;imshow(uint8(img_reconstruct));title('压缩感知图像重构');
% 定义软阈值函数
function [y] = SoftThresh(x,T)
y = sign(x).*max(abs(x)-T,0);
end
```
在这个示例代码中,我们首先加载了一个灰度图像,然后生成了一个大小为256的测量矩阵,并计算了稀疏表示。接下来,我们使用稀疏重构方法对图像进行重构,并使用软阈值函数进行稀疏化。最后,我们显示了压缩感知图像的重构结果。
请注意,这只是一个简单的示例代码,并且可能需要根据实际情况进行调整。
图像二维压缩感知代码
以下是基于MATLAB实现图像二维压缩感知的代码示例:
```matlab
% 生成原始信号
img = imread('lena.png');
img = im2double(img);
[N1, N2] = size(img);
% 转换为稀疏表示形式
w = 8; % 小波变换尺度
wname = 'haar'; % 小波类型
[c, s] = wavedec2(img, w, wname);
c = c(:);
N = length(c);
M = round(N/10); % 采样率
Phi = randn(M, N); % 随机测量矩阵
% 生成测量结果
y = Phi * c;
% 压缩感知恢复
tol = 1e-6; % 收敛精度
maxiter = 100; % 最大迭代次数
A = @(x) Phi * x;
At = @(x) Phi' * x;
xp = OMP(A, At, y, tol, maxiter); % OMP算法
img_recon = waverec2(reshape(xp, s), s, wname); % 小波逆变换恢复图像
% 显示结果
figure;
subplot(121);imshow(img);title('原始图像');
subplot(122);imshow(img_recon);title('压缩感知恢复图像');
```
其中,`lena.png`是待处理的图像文件,`w`是小波变换的尺度,`wname`是小波类型,`M`是采样率,`tol`是收敛精度,`maxiter`是最大迭代次数。`OMP`是压缩感知算法,`A`和`At`分别是正交投影矩阵和其转置,`xp`是压缩感知恢复的稀疏系数,`img_recon`是小波逆变换恢复的图像。
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