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高光谱压缩感知.rar_高光谱图像压缩与编码技术研究

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简介：
本研究聚焦于高光谱图像的高效压缩与编码技术，探索基于压缩感知理论的方法，旨在减少数据量的同时保持高质量的图像重建效果。 在压缩感知框架下提高高光谱图像的压缩率，并采用自适应变换编码方法，能够显著提升图像处理效果。这种方法具有明显的图像处理优势。

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  • 高光谱压缩感知.rar_高光谱图像压缩与编码技术研究
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    本研究聚焦于高光谱图像的高效压缩与编码技术，探索基于压缩感知理论的方法，旨在减少数据量的同时保持高质量的图像重建效果。 在压缩感知框架下提高高光谱图像的压缩率，并采用自适应变换编码方法，能够显著提升图像处理效果。这种方法具有明显的图像处理优势。
     
  • 基于埃尔米特压缩感知的高光谱图像重构算法
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    本研究提出了一种基于埃尔米特插值与压缩感知理论相结合的新方法，用于高效地重构高光谱图像。该算法利用稀疏表示和非均匀采样特性，能够有效减少数据采集量并保持高质量的图像重建效果。 针对高光谱图像的压缩感知重构问题，利用正交匹配追踪算法能够通过寻找最优原子对原始信号进行线性表示，并使残差不断减小以获取高质量的重构信号。然而，在处理基于冗余字典的问题时，该方法的主要耗时在于原子匹配过程和残差更新过程，导致计算复杂度较高且难以实现实时处理。 为解决这一问题，本段落提出了一种适用于高光谱图像的埃尔米特压缩感知重构算法。其核心思想包括两个方面：首先利用埃尔米特求逆引理对正交匹配追踪算法中的残差更新迭代进行优化；其次采用人工鱼群算法加速原子匹配过程，提高执行效率。 实验结果表明，在合理设置参数的前提下，所提出的算法在保持较高重构精度的同时，相较于传统的正交匹配追踪方法能够将计算速度提升约10倍。
     
  • 基于压缩感知的光谱成像CASSI源代码
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    本源代码实现了一种名为Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging (CASSI) 的技术，该技术利用压缩感知原理进行高效的光谱图像采集和重建。 本代码是基于压缩感知的光谱成像代码，与杜克大学发表的文章相匹配。
     
  • 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。
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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处理技术研究
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    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。
     
  • 高光谱图像压缩感知：含脉冲噪声情况下的Matlab实现及展示
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    本研究探讨了在存在脉冲噪声情况下，使用Matlab对高光谱图像进行压缩感知技术的应用与效果展示，旨在评估该方法的有效性。 这段代码展示了在存在脉冲噪声的情况下对高光谱图像进行压缩感知的方法。它解决的优化问题如下： min_X || Y-AX || _1 + lambda(|| Dh * X || _1 + lamdba|| Dv * X || _1) + mu|| X ||_* 其中： - X：高光谱图像 - A：稀疏二进制测量矩阵 - Y：压缩测量值 - Dh、Dv：水平和垂直有限差分算子 - ||X||_* ： 矩阵 X 的核范数 该代码依赖于 SPOT 工具箱。下载并安装此工具箱后，运行“spottests.m”文件以确保SPOT工具箱正常工作。