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图像处理中的压缩感知（MATLAB）

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简介：
本课程介绍在图像处理中应用压缩感知技术的基础理论与实践方法，并通过MATLAB进行相关算法实现和实验。 压缩感知在图像处理中的MATLAB代码具有参考价值。

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  • 图像处理中的压缩感知（MATLAB）
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    本课程介绍在图像处理中应用压缩感知技术的基础理论与实践方法，并通过MATLAB进行相关算法实现和实验。 压缩感知在图像处理中的MATLAB代码具有参考价值。
     
  • MATLAB中的压缩感知与图像处理
    优质
    本课程深入探讨了利用MATLAB进行压缩感知和图像处理的技术，涵盖信号恢复、稀疏表示及高效算法实现等内容。 压缩感知在图像处理中的应用及相关的MATLAB代码具有很高的参考价值。
     
  • MATLAB中的图像压缩感知
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境下实现图像压缩感知技术的方法与应用。通过利用稀疏表示和随机采样理论，有效减少了数据量并保持高质量重建效果，为图像处理领域提供了一种高效的解决方案。 图像压缩感知资料及代码包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法。
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
    优质
    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码，适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究：以图像LENA为例的压缩感知实现。
     
  • 二维图像的压缩感知与处理-MATLAB程序
    优质
    本资源提供基于MATLAB的二维图像压缩感知及处理相关程序代码，适用于研究和教学用途。涵盖采样、重构算法等核心内容。 关于压缩感知二维图形处理的Matlab程序以及压缩二维图形的相关程序可以作为参考。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
    优质
    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
    优质
    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
     
  • 基于压缩感知的图像处理技术研究
    优质
    本研究聚焦于利用压缩感知理论进行高效的图像处理与重建技术探讨，旨在减少数据采集量的同时保持高质量图像输出。 压缩感知理论使采集少量数据并从中重构出大量信息成为可能，突破了奈奎斯特采样定理的限制。
     
  • 三维图像处理在多维压缩感知中的应用（附Matlab代码）
    优质
    本文章探讨了三维图像处理技术在多维压缩感知领域的创新应用，并提供了实用的Matlab编程代码用于实验和学习。 将传统压缩感知技术扩展到多维（高维）情况，可以更高效地对彩色图像、视频等高维信号进行压缩和表示。