MATLAB实现基于压缩感知的小波图像加密技术与性能评估

资源摘要信息:"本文档为有关于图像加密的Matlab源码压缩包，文件名为【图像加密】matlab压缩感知图像加密（稀疏基：小波，重构：OMP，含PSNR）【含Matlab源码 4116期】.zip，其中包含了一段名为【图像加密】matlab压缩感知图像加密（稀疏基：小波，重构：OMP，含PSNR）【含Matlab源码 4116期】.mp4的视频教学文件。该资源主要涉及图像加密技术，使用压缩感知技术（Compressed Sensing, CS）作为基础，以小波变换作为稀疏基进行图像的稀疏表示，采用正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit, OMP）算法进行图像重构，并包含峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）的计算以评估重构质量。 压缩感知（CS）是一种先进的信号处理技术，它打破了传统的奈奎斯特采样定理，使得可以从远低于奈奎斯特频率的采样率中准确地恢复信号。这在图像处理和信号处理领域中有着广泛的应用，特别是在数据量大的情况下，可以极大地减少数据的采集量，并且提高处理效率。 小波变换是一种数学变换，它可以将信号分解成不同频率的组成部分，并且同时显示这些组成部分在时间域上的位置信息。小波变换在图像压缩、特征提取等领域有着广泛的应用。 正交匹配追踪（OMP）算法是压缩感知中一种常用的信号重构算法，它通过迭代方式逐步选取与残差最相关的原子（字典中的列向量），然后使用最小二乘法对所选取的原子进行系数更新，直到达到预设的迭代次数或者残差满足一定的要求。OMP算法因其简单高效，在压缩感知图像重建中得到了广泛应用。 峰值信噪比（PSNR）是衡量图像质量的一个客观指标，通过计算图像像素值与原图像素值之间的差值来评估图像的质量。PSNR值越高，表示图像的质量越好。 该资源包不仅提供了图像加密的基础理论和实施过程，还包含了完整的Matlab源码，方便研究者和开发者学习和实践，实现了从理论到实践的过程。源码中详细展示了如何使用小波变换进行图像稀疏表示，如何通过OMP算法来重构图像，以及如何计算PSNR来评估重构图像的性能。这对于理解压缩感知理论、小波变换以及图像处理的优化有着重要的意义。"