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。