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二维图像压缩感知(基于Matlab)技术。

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简介:
海神之光发布的代码均可顺利运行,经过实际验证确认可用,只需替换其中的数据即可,特别适合初学者。具体而言:1、提供的代码压缩包包含主函数“main.m”,以及其他需要调用的“m”文件;无需事先运行,即可直接观察结果效果图;2、代码的运行环境为Matlab 2019b版本。如果运行过程中出现任何错误提示,请根据提示进行相应的修改;若对修改操作不熟悉,欢迎通过私信咨询博主;3、为了方便使用,提供了详细的运行操作步骤:步骤一,将所有相关文件复制到Matlab的工作目录下;步骤二,双击打开“main.m”文件进行启动;步骤三,点击“运行”按钮,等待程序执行完毕后即可获得最终结果。4. 对于需要进一步仿真支持或其他服务的用户,可以通过私信或扫描博客文章底部的二维码获取联系方式。4.1 博客或资源中提供了完整代码实例;4.2 对于学术论文或参考文献中的内容,可以提供复现代码以验证结果;4.3 此外,博主还提供Matlab程序的定制服务;4.4 最后,博主也积极开展科研合作项目,涉及图像压缩技术,包括BP神经网络图像压缩、DCT变换图像压缩、FFT图像压缩、霍夫曼图像压缩、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图像压缩以及基于蚁群算法优化的小波变换图像压缩。

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客服
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  • MATLAB代码-Compressed_Sensing: 使用进行
    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。
  • 优质
    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_与重构_
    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。
  • 的三研究
    优质
    本研究聚焦于利用压缩感知理论优化三维成像技术,旨在降低数据采集与处理成本的同时提升图像质量。通过创新算法设计和实验验证,探索其在医疗、遥感等领域的应用潜力。 本段落从压缩感知技术出发,详细探讨了基于该技术的三维物体成像方法及其数学模型。通过使用不同的测量矩阵和稀疏表示方法对具有不同特性的目标进行测试与重构,并深入分析这些矩阵的特点。研究表明,针对不同类型的目标,最有效的测量矩阵和稀疏表示策略会有所不同。实验仿真结果表明,本段落还研究了采样次数如何影响重建精度以及深度范围与所需采样次数之间的关系。
  • MATLAB的SAR代码
    优质
    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。
  • 中与BP、OMP和StOMP的比较.zip
    优质
    本资料探讨了二维压缩感知技术在图像压缩中的应用,并对比分析了其与传统BP(基追踪)、OMP(正交匹配 Pursuit)及StOMP(停止OMP)算法的效果差异。 二维压缩感知在图像压缩中的应用对比了BP、OMP和StOMP等多种稀疏重构算法。
  • 处理研究
    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。
  • 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。
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena___
    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。