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基于MATLAB的SAR压缩感知二维成像代码

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简介：
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。

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  • 基于MATLAB的SAR压缩感知二维成像代码
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    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。
     
  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像_SAR成像_压缩感知SAR
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    本项目聚焦于SAR（合成孔径雷达）技术，探索其在目标感知及图像生成中的应用，并深入研究压缩感知理论如何优化SAR成像过程，提高效率和分辨率。 基于压缩感知的SAR成像算法利用了压缩感知技术来提高合成孔径雷达（SAR）图像的质量与效率。该方法通过在数据采集阶段进行稀疏采样，然后借助先进的重建算法恢复出高分辨率的图像，从而大大减少了所需的观测时间和存储空间需求。 具体而言，在传统的SAR系统中，为了获得高质量成像结果需要收集大量的原始数据，并且这些数据往往具有很高的冗余度。而引入压缩感知理论后，则可以在保持信号完整性的前提下大幅度降低采样率；同时利用目标场景的稀疏特性作为先验知识指导后续处理过程。 因此，基于压缩感知技术应用于SAR成像领域不仅能够有效克服传统方法中的瓶颈问题，还为雷达图像获取提供了新的思路和发展方向。
     
  • 基于压缩感知的SAR雷达成像程序.rar_SAR压缩感知_压缩雷达
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    本资源提供了一种创新性的软件实现方案，利用压缩感知理论对SAR（合成孔径雷达）系统进行高效成像处理。该程序有效减少了数据采集与存储需求，同时保持高分辨率图像质量，为雷达信号处理领域提供了新的技术路径。 这篇文章讨论了压缩感知技术在合成孔径雷达成像中的应用，并附有相关代码。
     
  • SAR-CS_SAR感知与压缩感知成像源码.zip
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    本资源包提供SAR（合成孔径雷达）感知及基于压缩感知技术的成像算法源代码，适用于雷达信号处理研究和开发。 SAR_CS_SAR感知_sar成像_SAR_压缩感知成像_压缩感知SAR_源码.zip
     
  • 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。
     
  • 基于压缩感知的ISAR成像仿真程序（SAR, SL0）.rar
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    本资源提供了一款基于压缩感知技术的ISAR成像模拟软件包。采用SAR和SL0算法优化雷达图像重建，适用于研究与教学用途。下载后请解压查看详细内容及使用说明。 基于压缩感知（CS）的合成孔径雷达（SAR）成像仿真研究包括了正交匹配 pursuit (OMP)、stagewise orthogonal matching pursuit (StOMP)、sparse Bayesian learning with orthogonal matching pursuit (SL0) 以及优化的 SL0 算法（OSL0 和 ONSL0）等压缩感知算法。
     
  • 基于MATLAB的二维信号压缩感知实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了二维信号的压缩感知技术，通过优化算法在保持信号质量的前提下大幅减少数据量，适用于图像处理等领域。 在MATLAB中实现二维信号压缩感知的算法，并使用Wavelet进行逼近。通过OMP（正交匹配追踪）算法对标准lena图像进行恢复处理。
     
  • 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.
     
  • 基于压缩感知的光谱成像CASSI源代码
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    本源代码实现了一种名为Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging (CASSI) 的技术，该技术利用压缩感知原理进行高效的光谱图像采集和重建。 本代码是基于压缩感知的光谱成像代码，与杜克大学发表的文章相匹配。