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基于压缩感知的图像加密算法Matlab源码

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简介：
本项目提供了一种基于压缩感知理论实现图像加密与解密的MATLAB源代码，适用于信息安全及数字媒体处理领域。 该段文字描述了详细的加密过程及压缩感知加密技术，并提到使用MATLAB进行编写。

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  • 基于压缩感知的图像加密算法Matlab源码
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    本项目提供了一种基于压缩感知理论实现图像加密与解密的MATLAB源代码，适用于信息安全及数字媒体处理领域。 该段文字描述了详细的加密过程及压缩感知加密技术，并提到使用MATLAB进行编写。
     
  • 图像压缩感知算法的源代码
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    本源代码实现了一种高效的图像压缩感知算法，通过稀疏表示和随机投影技术大幅减少数据量，同时保持高质量的重建效果。 本压缩包内包含以下资料：1. 包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法的matlab图像压缩感知代码；2. 压缩感知图像处理MATLAB程序；3. 分块压缩感知图像处理仿真BCS，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性进行CT图像重建，并计算RMSE与原图对比。通过调整bm、bn数值改变分块大小，修改p值可调节采样率，运行时间会受这些参数影响（通常需要大约1分钟）；4. 压缩感知图像重构算法工具包，包含OMP、BP、IHT等常用压缩感知图像重构算法；5. matlab压缩感知代码；6. 使用BP算法实现的压缩感知及原始与还原图对比；7. 图像压缩感知之AMP算法matlab程序，在迭代30次左右可以达到较小误差；8. 基于压缩感知BP、BP、OMP和StOMP二维图像比较，包含详细代码以及三者之间的图像效果对比；9. 分布式压缩感知相关资料；10. 用于单像素相机的TVAL3算法（可用于图像重构）；11. 包含一维二位三维图像处理与恢复算法的压缩感知CS matlab程序集；12. 压缩感知TwIST，包含IST、OMP、StOMP和TwIST等重建算法的matlab代码；13. OMP算法代码实现压缩感知；14. 使用l1qc_logbarrier方法编写的压缩感知matlab代码；15. 包含SP（可修改为CoSaMP）算法在内的压缩感知源码集；16. 基于Matlab的多种CS恢复算法，包括OMP、CoSaMP、IHT、IRLS、GBP和ROMP等；17. 多种压缩重构算法实现代码，如MP、OMP及其变体。
     
  • 基于AMP算法的图像压缩感知MATLAB程序
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    本MATLAB程序利用AMP算法实现高效的图像压缩感知重建。适用于图像处理与通信领域中数据压缩及传输的研究。 在图像的压缩感知领域，AMP算法相比FISTA算法具有更高的执行效率，在大约30次迭代后可以实现很小的误差。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知算法代码
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    本项目提供了一系列基于MATLAB实现的压缩感知算法代码，涵盖信号重建、稀疏编码等核心功能，适用于学术研究与工程应用。 压缩感知，又称压缩采样或压缩传感，是一种新的采样理论。它通过利用信号的稀疏特性，在远低于奈奎斯特采样率的情况下，采用随机采样的方式获取信号的离散样本，并使用非线性重建算法完美地重构原始信号。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于ReconNet的压缩感知图像Matlab代码-CVPR2016
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的ReconNet框架代码，用于解决压缩感知图像重建问题。该工作在CVPR 2016会议上发表，通过深度学习技术优化了图像恢复质量。 ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法，用于从压缩感知（CS）随机测量中重建图像。该方法在各种测量速率下均表现出色，在PSNR和时间复杂度方面优于最新的迭代CS重建算法。本段落提供的代码能够帮助重现文中介绍的部分结果。如果使用了此代码，请引用以下论文： Kulkarni, Kuldeep and Lohit, Suhas and Turaga, Pavan and Kerviche, Ronan and Ashok, Amit. ReconNet: Non-Iterative Reconstruction of Images from Compressively Sensed Measurements. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016.
     
  • 图像压缩感知与OMP算法
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    本研究探讨了图像压缩感知技术及其应用，并深入分析了正交匹配 Pursuit（OMP）算法在该领域的优化作用和实际效果。 图像压缩感知（Compressive Sensing, CS）是一种突破传统采样理论的技术，它允许在远低于奈奎斯特采样率下恢复高分辨率图像。CS理论认为信号具有稀疏性，即大部分元素为零或接近于零，只有少数非零元素。这种稀疏性可以通过小波变换、傅立叶变换或离散余弦变换等不同基来体现。 OMP是Orthogonal Matching Pursuit（正交匹配追踪）的缩写，它是实现图像压缩感知的一种算法。在OMP中，目标是找到一个最小化的非零系数集，使得重构信号与原始信号之间的误差达到最小化。这个过程通过迭代完成：每次选择与当前残差最相关的基元素，并更新系数和重构信号。 MATLAB中的OMP算法通常包括以下步骤： 1. **初始化**：设置最大迭代次数、阈值等参数，以及初始残差为原始信号。 2. **寻找最佳基元素**：计算残差与每个基元素的内积，找出最大的一个。 3. **更新系数**：根据找到的最佳基元素和当前残差之间的关系来确定相应的系数。 4. **更新重构信号**：利用新的系数和选定的基元素来修正重构信号。 5. **检查停止条件**：如果达到最大迭代次数或者残差小于阈值，则算法结束；否则返回步骤2。 小波变换在图像压缩感知中被广泛使用，因为它可以提供多尺度分析，并捕捉到不同频率特性。这使得它非常适合用于稀疏表示图像数据。 应用OMP时需要注意以下几点： - **选择合适的基**：不同的基会带来不同的稀疏性表现和重构质量。 - **参数设定**：迭代次数与阈值的选择直接影响着重构质量和计算效率。 - **噪声影响**：高噪音环境下，OMP的性能可能会受到影响。 - **优化策略**：可以通过引入惩罚函数或改进追踪算法来提高OMP的表现。 在图像压缩、医学成像及无线通信等领域中，OMP算法有着广泛的应用。通过深入理解其工作原理和MATLAB实现方法，可以进一步研究并优化该技术以满足各种实际需求。