MATLAB压缩感知图像重构算法性能对比平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了SP、MP、OMP、SAMP四种传统压缩感知重构算法，并集成了改进型CoSaMP算法，支持图像稀疏重构与多维度性能对比分析，适用于信号处理与压缩感知算法研究。

详 情 说 明

基于压缩感知的图像重构算法性能对比分析系统

项目介绍

本项目是一个基于压缩感知理论的图像重构算法性能对比分析系统。系统实现了多种传统和创新型压缩感知重构算法，提供了一个统一的测试框架，用于评估不同算法在各种参数配置下的重构性能。通过可视化对比和定量分析，帮助研究人员深入理解各种算法的优劣特性。

功能特性

• 多元算法实现：集成了SP（子空间追踪）、MP（匹配追踪）、OMP（正交匹配追踪）、SAMP（稀疏度自适应匹配追踪）四种经典算法，以及一种改进型重构算法（基于CoSaMP或IHT的增强版本）
• 灵活参数配置：支持稀疏度、测量矩阵类型、采样率、噪声水平等多种参数的自由调整
• 全面性能评估：提供PSNR、SSIM、重构误差、运行时间等多种评价指标计算
• 丰富可视化输出：包括重构图像对比、误差分析曲线、收敛性分析图等多种可视化结果
• 标准化测试框架：统一的测试环境确保算法对比的公平性和可重复性

使用方法

1. 准备测试图像：将待测试的图像文件（jpg/png/bmp格式）放置在指定目录
2. 配置算法参数：在配置文件中设置稀疏度K、测量矩阵类型、采样率等参数
3. 设置噪声参数：可选添加高斯噪声模拟实际采集环境
4. 运行测试程序：执行主程序启动算法性能对比分析
5. 查看分析结果：系统自动生成重构图像对比、性能指标表格和详细分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式读写功能

文件说明

主程序文件集中实现了系统的核心功能，包括测试图像的读取与预处理、多种测量矩阵的生成配置、五种重构算法的完整实现流程、高斯噪声的模拟添加、重构结果的可视化对比展示、多维度性能指标的计算评估，以及误差分析和收敛性图表的自动生成。该文件通过模块化设计整合了参数配置、算法执行和结果分析的完整链路，为用户提供一站式的算法性能测试平台。