压缩感知图像处理代码 SP/MP/OMP/SAMP等 还有一种新的算法

资 源 简 介

压缩感知图像处理代码 SP/MP/OMP/SAMP等 还有一种新的算法

详 情 说 明

压缩感知是一种通过少量测量值重构信号的革命性技术，在图像处理领域尤为突出。其核心在于利用信号的稀疏性，通过优化算法从远低于奈奎斯特采样率的观测数据中恢复原始信号。

在压缩感知重构算法中，SP（子空间追踪）、MP（匹配追踪）、OMP（正交匹配追踪）和SAMP（稀疏度自适应匹配追踪）是几种经典方法。

MP算法是最基础的贪婪迭代算法，每一步选择与残差最相关的原子进行更新。虽然实现简单，但容易出现原子重复选择问题，导致重构精度有限。

OMP在MP基础上加入正交化步骤，每次迭代后对已选原子进行正交投影，显著提高收敛速度和重构精度，成为最常用的算法之一。

SP算法采用回溯机制，在迭代过程中动态调整支撑集，相比OMP能更好地处理中高维信号，但计算复杂度有所增加。

SAMP则是自适应算法，无需预先知道信号稀疏度，通过设置阈值自动调整支撑集大小，在未知稀疏度场景下表现出色。

重构效果评估通常关注三个维度：收敛速度、重构误差（如均方误差）和抗噪性能。实验数据显示在相同测量率下，OMP通常优于MP，SP在复杂信号重构中表现突出，而SAMP在稀疏度未知时具有独特优势。

近年来还出现了基于深度学习的重构算法，它们通过神经网络学习测量矩阵与信号间的映射关系，在特定数据集上能超越传统算法的性能边界，但泛化性和可解释性仍是研究热点。