分块压缩感知程序

压缩感知程序

基于分块压缩感知的图像重构方法研究

分块压缩感知程序

压缩感知的相关程序

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理

分块压缩感知，算法是基于OMP算法，变换是DCT变化，且根据纹理自适应选择

实现对图像的分块，并进行基于压缩感知算法的恢复与重构。恩不错的资源。

该算法通过对图像分块来进行压缩感知图像重建，提高了图像重建的质量和重建速度

本程序利用压缩感知原理进行数据的插值处理

利用MATLAB生成phantom，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性，编程实现CT图像的重建。并计算RMSE，与原图像比对。改变bm、bn数值可以改变分块大小，改变p值可以改变采样率。运行时间随着这

机械振动信号分块自适应压缩感知算法.pdf,为提高振动信号分块压缩感知过程中的信号重构效果，提出了机械振动信号的自适应分块压缩感知算法。首先将信号分割，构造信号矩阵，并利用KSVD构造与信号矩阵相适应

为增加信号重构的可信度和减少重构过程的人为干预,采用贝叶斯压缩感知的方法,将待重构信号赋予先验分布,不仅重构出信号参数,并能同时获得信号参数的置信区间,以此实时调整重构模型使信号恢复达到最佳。基于拉普

最近有关压缩感知的研究有很多，这是关于压缩算法中的一个，希望能对相关学习者有帮助

针对传统图像融合方法导致纹理细节丢失的现象,提出了一种基于抗混叠移不变Contourlet域的分块压缩感知(block-based compressed sensing,BCS)图像融合算法——Con

与一维信号不同,二维图像有明显的纹理信息.本文分析了不同图像之间,以及同一图像不同子块之间,不同纹理引起的信息量差异,在分块压缩感知算法的基础上,提出了利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知算法.自适应