小波基的lena图像压缩感知恢复代码

资 源 简 介

小波基的lena图像压缩感知恢复代码

详 情 说 明

压缩感知技术在图像处理领域具有重要应用价值，其核心思想是通过少量采样数据重建原始信号。沙威提供的Matlab程序展示了如何利用小波基和OMG算法实现lena图像的压缩感知恢复。

该程序首先通过小波变换对图像进行稀疏化处理。小波基因其良好的时频局部化特性，能够有效捕捉图像中的边缘和纹理特征，将图像能量集中在少量系数上。这种稀疏表示是压缩感知能够成功实施的关键前提。

程序采用OMG（Orthogonal Matching Pursuit with Gradients）算法进行信号重构。这是一种改进的匹配追踪算法，通过迭代选择最相关的原子来重建信号，具有较好的收敛性和重建精度。相比传统压缩算法，这种方法能在更低采样率下实现图像恢复。

实验使用经典的lena测试图像，最终输出包含两个重要结果：视觉上的原图与恢复图对比，以及量化的PSNR（峰值信噪比）指标。PSNR数值能够客观评价重建图像的质量，数值越高说明重建效果越好。该实现充分展示了压缩感知理论在保留图像主要特征的同时显著降低采样数据量的优势。

该程序适合研究压缩感知理论、图像稀疏表示或OMG算法的研究人员参考，通过修改小波基类型或调整采样率等参数，可以进一步探究不同因素对重建效果的影响。