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基于结构稀疏的K-SVD与W_KSVD在SAR图像低秩重建中的应用(附带PSNR和OMP重建,含Matlab代码)【第4398期】

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简介:
本文探讨了基于结构稀疏的K-SVD及W_KSVD算法在合成孔径雷达(SAR)图像低秩重建的应用,并与PSNR、OMP方法进行比较,提供详尽的Matlab实现代码。 上传的Matlab资料均包含对应代码,这些代码均可运行且亲测有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. 使用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行相应的修改,如有需要可联系博主寻求帮助。 3. 运行操作步骤: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,并等待程序完成以获取结果; 4. 仿真咨询 如需进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部的相关信息进行沟通。 具体服务包括: - 博客或资源的完整代码提供; - 期刊或参考文献复现; - Matlab程序定制开发; - 科研合作。

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  • K-SVDW_KSVDSARPSNROMPMatlab)【4398
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    本文探讨了基于结构稀疏的K-SVD及W_KSVD算法在合成孔径雷达(SAR)图像低秩重建的应用,并与PSNR、OMP方法进行比较,提供详尽的Matlab实现代码。 上传的Matlab资料均包含对应代码,这些代码均可运行且亲测有效,适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图; 2. 使用的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到错误,请根据提示进行相应的修改,如有需要可联系博主寻求帮助。 3. 运行操作步骤: 步骤一:将所有文件放置于当前工作目录中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行按钮,并等待程序完成以获取结果; 4. 仿真咨询 如需进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部的相关信息进行沟通。 具体服务包括: - 博客或资源的完整代码提供; - 期刊或参考文献复现; - Matlab程序定制开发; - 科研合作。
  • SAR(压缩感知 MATLAB实现).rar
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    本资源提供了一种基于结构稀疏性理论的合成孔径雷达(SAR)图像低秩重建方法,并附有MATLAB代码实现。该技术运用了压缩感知原理,有效减少了数据采集量和处理时间。 标题中的“基于结构稀疏的SAR图像低秩重建”是指一种用于合成孔径雷达(SAR)图像处理的技术,结合了压缩感知(Compressive Sensing, CS)理论和低秩矩阵恢复方法。由于其独特的成像原理,SAR图像通常含有丰富的结构信息,可以通过结构稀疏性来表示。低秩重建作为一种针对高维数据的高效处理手段,在去除噪声并恢复原始图像结构方面表现出色。 描述中提到“matlab程序编写”意味着这些算法已被实现为MATLAB代码。作为科学计算、图像处理和数据分析的重要工具,MATLAB使得研究人员和工程师能够快速验证理论、模拟实验以及开发新算法成为可能。 压缩感知是一种信号处理理论,指出一个信号可以用远少于其自然采样率的点来重建,前提是该信号在某个域内是稀疏的。在SAR图像处理中,压缩感知可以减少数据采集的复杂性和存储需求的同时保持图像质量。“matlab”标签表明了使用的工具,MATLAB是一个强大的平台,特别适合进行数值计算和算法开发。 文件名称列表包括: 1. OMP_SP_SL0_demo:可能涉及正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)与Shuffle-Exchange (SL0) 的演示程序。OMP是一种常见的压缩感知算法,用于找到信号的最稀疏表示;而SL0则是一种快速的稀疏恢复算法。 2. K-SVD_and_W_KSVD_Sparse_Representation:K-SVD(Kernel-based Singular Value Decomposition)是字典学习的一种方法,用于构建信号的稀疏表示。W-KSVD是在此基础上改进的方法,考虑了权重因素以增强特定区域的表现能力。 3. K-SVD_and_W-KSVD_OMP:这个文件可能结合了K-SVD或W-KSVD与OMP算法,旨在利用学习到的字典进行更有效的信号重构。 该压缩包包含了一系列MATLAB代码,涉及SAR图像处理中的结构稀疏低秩重建。它涵盖了从基本压缩感知算法(如OMP)到高级技术(例如K-SVD和W-KSVD),这些工具和技术对于理解SAR图像的理论以及在实际操作中进行有效的图像处理至关重要。
  • OMP、SPSL0算法SAR(包PSNR指标及Matlab)[4399].zip
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    本资源提供了一种利用OMP、SP和SL0算法进行SAR图像重建的方法,附带详细的PSNR性能评估指标与完整的Matlab实现代码。适合研究者深入学习与应用。 在Matlab领域上传的视频配有完整的代码供下载使用,并且经过测试确认可以运行,非常适合初学者; 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用函数(无需单独运行); - 运行结果效果图。 2. 支持的Matlab版本为2019b。如遇问题,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助; 3. 代码操作步骤: 步骤一:将所有文件放置在Matlab当前工作目录下; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行程序直至完成并获得结果。 4. 若需要进一步的帮助,可以咨询博主关于博客或资源的完整代码提供、期刊或者参考文献复现、定制化Matlab编程服务以及科研合作等事宜。
  • RPCA分解_iexact_alm_rpca.rar__分解_拉格朗日_分解
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    本资源提供了一种基于拉格朗日乘子法(iExact_ALM)优化算法实现的RPCA分解方法,专门用于处理低秩和稀疏结构的数据集,如图像。包括源代码与示例数据,便于研究者理解和应用低秩稀疏分解技术。 鲁棒主成分分析涉及低秩与稀疏矩阵分解以及增广拉格朗日方法,在图像重建和去噪方面有广泛应用。
  • GreBsmo.zip_Godec___分解
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    本项目GreBsmo.zip_Godec专注于通过GODEC算法实现图像的稀疏与低秩分解,旨在分离出图像中的稀疏噪声和低秩结构成分。 悉尼科技大学陶大程教授提出了GoDec算法的Greedy版本,该成果专注于对图像进行低秩稀疏分解。
  • 】利字典学习W-KSVDMatlab).zip
    优质
    本资源提供一种基于字典学习的W-KSVD算法用于低秩图像重建的方法,并包含实用的Matlab实现代码,适用于科研与教学。 本段落介绍了多种领域的Matlab仿真模型及运行结果,包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等领域的内容。
  • 】利MATLAB OMP算法实现二维压缩感知PSNR分析及源3714).md
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    本文介绍了使用MATLAB中的OMP算法进行二维图像的压缩感知和重构的技术,包含PSNR性能分析,并提供了相关源代码。 在上发布的Matlab资料均附有对应的代码,并且这些代码已经过测试可以正常运行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 其他调用的m文件(无需单独运行); - 运行结果效果图展示。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果遇到问题,请根据错误提示进行调整,或者寻求博主帮助解决。 3. 代码操作步骤如下: 第一步:将所有文件放置于当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮等待程序完成并获取结果。 4. 若有进一步的仿真需求或需要其他服务,请联系博主。具体可提供的服务包括但不限于以下方面: - 提供博客或资源中的完整代码 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作 此外,本资料涵盖多种图像重建技术,如:ASTRA算法、BP神经网络方法、投影法等。具体包含的重建方式有:小波变换分解与重构、字典学习KSVD低秩恢复、PCA主成分分析重建、正则化去噪处理、离散余弦变换DCT修复以及卷积神经网络超分辨率增强,还包括SCNN技术应用和SAR图像解译。此外还有OSEM迭代算法实现的高精度重建案例展示,同时提供超分辨率图生成方案,并介绍Zernike矩特征提取及Split Bregman优化策略在图像恢复中的具体实施方法。
  • L1-SVD算法
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    L1-SVD稀疏重建算法是一种先进的信号处理技术,通过结合SVD与L1范数优化方法,有效恢复受损或压缩的数据信号,在图像修复、数据压缩等领域展现出卓越性能。 采用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构,并获得DOA估计,在低信噪比及信号间距很小的情况下仍能取得良好效果。
  • L1-SVD算法
    优质
    L1-SVD稀疏重建算法是一种利用矩阵分解技术结合L1范数优化方法,用于从少量和不完整数据中高效准确地恢复原始信号或图像结构的技术。 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构,并得到DOA估计,在低信噪比及信号相距很近的情况下同样具有良好的效果。
  • OMP算法
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    本研究探讨了基于正交匹配 Pursuit (OMP) 的稀疏重构算法,旨在提高信号处理中的稀疏表示效率与准确性。通过优化算法流程,实现了更快、更精确的数据恢复能力,在无线通信及图像处理等领域展现出广泛应用前景。 在压缩感知中使用了系数分解算法,这是一种基于OMP的系数分解方法。