编译通过的稀疏压缩感知算法集合程序

资 源 简 介

编译通过的稀疏压缩感知算法集合程序

详 情 说 明

稀疏压缩感知算法是一种在信号采样率远低于奈奎斯特率时仍能准确重构信号的前沿技术。这个编译通过的算法集合涵盖了图像处理领域的多个核心应用场景：

图像水印与去噪 系统实现了鲁棒性数字水印嵌入与提取功能，采用频域变换技术保证水印不可见性。去噪模块包含空域和频域滤波算法，特别针对椒盐噪声和高斯噪声设计了不同的处理流程。

纹理特征分析 通过灰度共生矩阵(GLCM)计算二阶统计特征，包括对比度、相关性、能量和同质性等指标。该实现优化了矩阵生成效率，支持多方向多距离的特征提取。

SAR目标成像仿真 合成孔径雷达仿真模块模拟了电磁波散射过程，包含点目标响应模拟和雷达图像重构算法。特别实现了基于压缩感知的稀疏场景成像优化方案。

FIR滤波器设计 采用窗函数法设计的数字带通滤波器支持自定义通带范围，提供多种窗函数（汉宁窗、汉明窗等）选择，包含频率响应分析和时域卷积实现。

技术亮点在于将压缩感知理论应用于多个子模块，如SAR成像中的稀疏重构、水印嵌入时的稀疏表示等。所有算法都经过数值稳定性验证，支持处理标准测试图像和实际采集的汽车图像数据集。