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三维图像处理在多维压缩感知中的应用（附Matlab代码）

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简介：
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。

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  • 三维图像处理在多维压缩感知中的应用（附Matlab代码）
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    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。
     
  • 全面的MATLAB程序：压缩感知CS在二维和三维图像处理及恢复中的应用
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    本著作深入探讨了MATLAB编程技术下压缩感知（CS）理论及其在二维与三维图像处理、重建领域的广泛应用。通过详细的算法设计与实现，为图像复原提供了一套全面而实用的解决方案。 这段文字介绍了一个包含最全压缩感知（CS）Matlab程序的资源包，适用于二维和三维图像处理及恢复算法。该程序包还包括陶哲轩关于压缩感知的PPT及文章，总大小为12M。
     
  • 二维图像的压缩感知与处理-MATLAB程序
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    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。
     
  • 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。
     
  • 【图像压缩】MATLAB实现的二维图像压缩感知【附带Matlab源码 3671期】.zip
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    本资源提供基于MATLAB的二维图像压缩感知技术实现方法及源代码，旨在有效减少图像数据量的同时保持高质量视觉效果。适合研究与学习使用。 海神之光上传的代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合初学者；1、压缩包内包含主函数：main.m；调用函数为其他m文件；无需运行结果效果图；2、支持版本Matlab 2019b；若遇到问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。3、操作步骤如下： 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前工作目录中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询 如需其他服务，可以留言联系博主。 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制开发 4.4 科研合作 图像压缩：BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼编码图像压缩、JPEG图像压缩、小波变换图像压缩、分形编码图像压缩，行程编码和蚁群算法优化的小波变换图像压缩。
     
  • MATLAB中的压缩感知与图像处理
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    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。
     
  • 基于MATLAB的SAR压缩感知二维成像代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的SAR（合成孔径雷达）系统中应用压缩感知技术进行二维图像重建的源代码。通过创新算法，有效提高了SAR图像的分辨率与清晰度，在数据采集效率方面取得了显著进展。适用于科研和工程领域的研究者和技术人员使用。 SAR压缩感知成像既可以在时域完成，也可以在频域完成。这其中包括一种时域的压缩感知成像算法。
     
  • 图像处理-ROMP算法在图像压缩感知与SAMP中的应用_tuxiangchuli.rar
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    本资源介绍ROMP算法在图像压缩感知及SAMP方法中的具体应用，探讨其如何有效提升图像处理效率和质量。包含相关代码和实验分析。 基于压缩感知的图像处理技术应用了OMP、CoSaMP、ROMP和SAMP几种算法，并对其进行了对比分析。
     
  • 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
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    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。