ReconNet：CVPR2016中的压缩感知图像Matlab代码。

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简介：
压缩感知图像的MATLAB代码，发表于“IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）”，2016年，共计第449-458页。项目页面提供了详细的介绍：ReconNet是一种非迭代且极度高效的算法，能够从压缩感测（CS）的随机测量数据中实现图像重建。本文重点展示了，在不同测量速率下，该算法在重建图像质量（以PSNR衡量）和计算时间复杂度方面，均优于当前最先进的迭代CS重建算法。为了方便研究者重现本文所描述的一些关键结果，这里提供了一份配套的代码资源。此外，还提供了BibTex引用格式，供使用者参考：@InProceedings{Kulkarni_2016_CVPR,author={Kulkarni,KuldeepandLohit,SuhasandTuraga,PavanandTuraga,PavanandKerviche,RonanandAshok,Amit},title={ReconNet:Non-IterativeReconstructionofImagesFromCompressivelySensedMeasurements},booktitle={The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops}}

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客服

MATLAB中的图像压缩感知

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本研究探讨了在MATLAB环境下实现图像压缩感知技术的方法与应用。通过利用稀疏表示和随机采样理论，有效减少了数据量并保持高质量重建效果，为图像处理领域提供了一种高效的解决方案。图像压缩感知资料及代码包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法。

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。

MATLAB中的压缩感知代码

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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，涵盖信号恢复、稀疏表示等核心问题，旨在为研究与应用开发人员提供便捷高效的工具。压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种在信号处理领域中的理论突破，它挑战了传统的观念——即为了完整恢复一个信号必须进行全面采样。根据CS理论，如果信号是稀疏的或者可以被表示为某种变换域下的稀疏形式，则只需采用远低于奈奎斯特采样率的方法就可以重构该信号。这一理论在数据采集、图像处理、通信和医学成像等多个领域有着广泛应用。实现压缩感知通常包括以下几个关键步骤： 1. **信号的稀疏表示**：需要找到一种能够将原始信号转换为稀疏形式的基或变换，例如离散傅立叶变换（DFT）、小波变换（Wavelet Transform）或正交匹配追踪等方法。 2. **随机采样**：压缩感知的核心在于非均匀随机采样。不同于传统的等间隔采样方式，在CS中通过设计特定测量矩阵对信号进行采样，该测量矩阵需满足一定的条件，如受限同构性质（RIP）或约翰逊-林德斯特拉斯引理。 3. **信号重构**：经过随机化后的数据需要使用优化算法来恢复原始信息。常见的重构方法包括： - 正交匹配追踪法(OMP)：一种迭代过程，在每次循环中选择与当前残差最相关的基函数加入支持集，直到达到预定的误差水平或最大迭代次数。 - 基础追求(BP)：基于L1范数最小化问题解决方法，寻找稀疏度最低的解。 - 迭代硬阈值法(IHT): 每次迭代后对系数进行硬阈值处理，仅保留绝对值最大的若干项。 - L1-最小化（LASSO）：利用L1范数作为正则化项以保证所得解具有稀疏性并防止过拟合。 4. **Wavelet_OMP**：结合小波变换和OMP算法。首先进行小波分解，然后在得到的小波系数上应用OMP重构信号。由于其多分辨率特性，该方法特别适用于处理图像及高光谱数据等场景下复杂的局部特征。在MATLAB环境中实现上述过程可以利用内置函数如`wavedec`执行小波变换、使用`orthogonalmatchpursuit`进行正交匹配追踪以及通过调用`lasso`或`spl1`来实施L1最小化。同时，用户可能还需要自定义测量矩阵和重构算法的具体细节。压缩感知技术在高光谱图像处理中具有重要应用价值，它能够显著减少数据量并提高处理效率，在遥感、环境监测等领域尤为重要。

图像处理中的压缩感知（MATLAB）

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本课程介绍在图像处理中应用压缩感知技术的基础理论与实践方法，并通过MATLAB进行相关算法实现和实验。压缩感知在图像处理中的MATLAB代码具有参考价值。

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.

ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知

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本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。

MATLAB中的压缩感知与图像处理

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本课程深入探讨了利用MATLAB进行压缩感知和图像处理的技术，涵盖信号恢复、稀疏表示及高效算法实现等内容。压缩感知在图像处理中的应用及相关的MATLAB代码具有很高的参考价值。

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。