基于MATLAB的压缩感知图像重构多算法性能分析系统

资 源 简 介

本项目实现压缩感知图像重构的多算法比较平台，集成SP、MP、OMP、SAMP等经典算法及新型重构算法。通过统一框架分析各算法重构性能，支持图像质量评估和对比实验，为压缩感知研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

压缩感知图像重构性能分析系统

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分析平台。系统实现了子空间追踪(SP)、匹配追踪(MP)、正交匹配追踪(OMP)、自适应匹配追踪(SAMP)等经典重构算法，并集成了一种新型重构算法。通过统一的测试框架，系统能够量化分析各类算法在重构精度、计算效率、稀疏适应性等方面的性能差异，为算法选择和优化提供科学依据。

功能特性

• 多算法集成: 包含SP、MP、OMP、SAMP等主流贪婪重构算法及一种创新算法
• 灵活参数配置: 支持观测矩阵类型、稀疏基变换、压缩比、算法参数等多种配置选项
• 全面性能评估: 计算PSNR、MSE、SSIM等图像质量指标，记录重构时间，分析算法鲁棒性
• 丰富可视化输出: 生成重构图像对比、性能曲线、误差分布热力图等多种分析图表
• 标准化测试流程: 统一的测试环境和评价标准，确保对比结果的公平性和可重复性

使用方法

1. 准备测试图像: 将标准512×512灰度测试图像放置于指定目录
2. 配置实验参数: 在配置文件中设置观测矩阵、稀疏基、采样率等参数
3. 运行性能测试: 执行主程序启动多算法对比实验
4. 查看分析结果: 系统自动生成重构图像、性能图表和量化数据报告
5. 进行定制分析: 可根据需要调整算法参数或添加新的测试指标

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 运行环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求: 最低4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间
• 必要工具箱: 信号处理工具箱、图像处理工具箱

文件说明

main.m文件作为系统的核心控制模块，负责实现整个性能分析流程的调度与管理。该文件主要完成了实验参数初始化、各重构算法的按序执行、图像质量指标的批量计算、性能数据的采集整理以及多种可视化分析结果的生成输出。通过该文件可以控制整个对比实验的流程，确保各算法在相同条件下进行公平测试，并自动产生完整的性能分析报告。