基于omp重构算法的压缩感知的正交化高斯测量矩阵的图像压缩算法

资 源 简 介

基于omp重构算法的压缩感知的正交化高斯测量矩阵的图像压缩算法

详 情 说 明

在图像处理领域，压缩感知技术通过利用信号的稀疏性，实现了远低于奈奎斯特采样率的信号采集与重构。本文将介绍一种基于正交匹配追踪（OMP）重构算法和正交化高斯测量矩阵的图像压缩方法。

核心思路 稀疏表示：图像信号在特定变换域（如DCT或小波）中呈现稀疏性，这是压缩感知的前提。 测量矩阵设计：高斯随机矩阵因其良好的非相干性常被用作测量矩阵。通过正交化处理可进一步提升其重构稳定性，减少测量间的相关性。 OMP重构：OMP算法通过迭代选择最匹配的原子来逼近稀疏信号，正交化步骤保证了每次迭代的最优性，最终高效还原原始图像。

技术优势 正交化高斯矩阵平衡了随机性与重构精度，相比普通高斯矩阵降低了对测量次数的需求。 OMP的贪婪特性使其在中等稀疏度下兼具速度和重构质量，适合图像类信号。

应用扩展 该方法可适配于医学影像或遥感图像等对采样效率要求高的场景。未来还可结合深度学习优化稀疏基的自适应性。