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基于压缩感知的MIT图像重建技术(2015年)

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简介：
本研究探讨了利用压缩感知理论进行MIT（弥散张量成像）图像的高效重建方法，通过优化算法在减少数据采集的同时保持高图像质量。 针对目前磁感应成像技术（MIT）图像重建质量存在的精度较低的问题，本段落提出了一种基于压缩感知的MIT图像重建方法。该方法将MIT系统电压数据采集过程视为压缩感知中的线性测量过程，并通过补零拓展及行向量随机重组操作重新设计了灵敏度矩阵作为测量矩阵；同时对采集到的电压向量进行相同处理以获取用于信号重构的测量信号。利用压缩感知信号重建算法恢复原始图像，实验结果表明该方法获得的重建图像在误差和相关系数方面优于传统图像重建算法，证明此为一种精度较高的MIT图像重建方式。

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  • 基于压缩感知的MIT图像重建技术(2015年)
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    本研究探讨了利用压缩感知理论进行MIT（弥散张量成像）图像的高效重建方法，通过优化算法在减少数据采集的同时保持高图像质量。 针对目前磁感应成像技术（MIT）图像重建质量存在的精度较低的问题，本段落提出了一种基于压缩感知的MIT图像重建方法。该方法将MIT系统电压数据采集过程视为压缩感知中的线性测量过程，并通过补零拓展及行向量随机重组操作重新设计了灵敏度矩阵作为测量矩阵；同时对采集到的电压向量进行相同处理以获取用于信号重构的测量信号。利用压缩感知信号重建算法恢复原始图像，实验结果表明该方法获得的重建图像在误差和相关系数方面优于传统图像重建算法，证明此为一种精度较高的MIT图像重建方式。
     
  • Wavelet_OMP.rar_lena_matlab_图像压缩与重构_基于压缩感知技术
    优质
    本资源提供了一种利用小波变换和正交匹配追踪算法实现图像压缩与重构的方法，适用于Matlab环境下的lena标准测试图片处理，基于先进的压缩感知理论。 使用小波变换和OMP重构的压缩感知算法来重构lena图像。
     
  • 基于压缩感知的图像重建
    优质
    本研究探讨了利用压缩感知理论进行高效图像重建的方法，通过稀疏表示和优化算法，在大幅减少数据采集的同时保持高质量图像重构。 文件包含多种压缩感知图像重构方法，如CoSaMp、OMP和SP等，能够实现图像的重构。
     
  • 基于分块的压缩感知图像重建
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    本研究提出了一种基于分块策略的高效压缩感知图像重建方法，通过优化不同区块内的信号稀疏性表示及重构算法，显著提升了图像恢复质量和计算效率。 该算法通过图像分块进行压缩感知图像重建，提高了图像的重建质量和速度。
     
  • 基于压缩感知理论的图像分区压缩及重构技术
    优质
    本研究探讨了利用压缩感知理论进行图像分割与高效压缩的方法，并提出了一种创新的图像重构算法，旨在减少数据存储需求同时保持高质量视觉效果。 压缩感知理论在数据获取、存储/传输以及数据分析处理方面具有显著优势，近年来成为研究热点。考虑到大多数图像信号的信息分布存在差异，在编码阶段，对图像进行分块，并结合熵估计与边缘检测方法来计算各图像块的信息含量。随后从两个不同角度分类采样：依据信息量的多少将图像块分为平滑、过渡和纹理三类，使用不同的采样率；根据信息量分布特征采用不同的采样策略。 在解码阶段，根据不同类型的图像块构造相应的线性算子进行重构，并利用改进的迭代阈值算法去除块效应与噪声。实验结果表明，该方法不仅提高了图像重构质量、缩短了重构时间，而且对于纹理边缘丰富的图像具有更好的重构效果。
     
  • 图像的压缩感知技术
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    图像的压缩感知技术是一种革命性的信号处理方法，它通过在采样过程中结合稀疏表示和随机投影，实现低于Nyquist理论的采样率下获取高质量图像的目标。这种方法广泛应用于数据采集、图像重建等领域，大幅节省了存储空间与传输带宽，并且保证了信息的质量与完整性。 Matlab代码实现了二维图像的压缩感知以及OMP算法。
     
  • 压缩感知图像重建（IRLS与MP算法详解）.rar_PPT版_压缩感知技术_压缩感知IRLS方法
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    本PPT深入探讨了压缩感知领域的IRLS与MP两种关键算法，并详细解析了基于IRLS方法的图像重建技术，适用于研究者和技术爱好者。 本段落详细介绍了KSVD、OMP、IRLS、Dantzig Selector 和 MP 等算法的原理，并在MATLAB平台上进行了编程实现。此外，还通过撰写PPT对这些内容进行了讲解。
     
  • 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。
     
  • 压缩感知与压缩传感图像重建算法
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    本研究探讨了压缩感知理论及其在图像处理中的应用，特别是开发高效的压缩传感技术以实现高质量的图像重建。 该算法基于压缩感知的图像重建方法，通过将图像分块并应用正则化技术来提高重建性能和加快处理速度。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
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    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。