基于MATLAB的压缩感知与最优化方法信号图像处理系统

资 源 简 介

本项目基于陆吾生教授课程内容，实现最优化问题求解、压缩感知算法、稀疏信号与图像处理三大功能模块，支持信号稀疏变换、压缩采样与重建等完整处理流程。

详 情 说 明

基于压缩感知与最优化方法的稀疏信号与图像处理系统

项目介绍

本项目基于陆吾生教授经典课程内容开发，实现了一个集最优化问题求解、压缩感知算法和稀疏信号处理于一体的完整系统。系统通过引入稀疏变换、压缩采样与重构等核心技术，能够有效处理一维时序信号和二维图像数据，在保证重构精度的同时显著提升压缩效率。主要应用于图像降噪、压缩重建等场景，并通过最优化算法优化重构过程的精度与效率。

功能特性

• 最优化问题求解器模块：实现多种最优化算法，用于解决稀疏信号重构中的优化问题
• 压缩感知基础算法模块：包含完整的压缩感知处理流程，从稀疏变换到信号重构
• 稀疏信号与图像处理应用模块：提供图像降噪、压缩重建等实际应用功能
• 多维度性能评估：输出信噪比、压缩性能报告和算法耗时分析等量化指标
• 灵活的参数配置：支持稀疏基选择、采样率设置、噪声参数等多维度调节

使用方法

1. 准备输入数据：加载或生成一维时序信号或二维图像矩阵
2. 参数配置：设置稀疏基类型、压缩采样率、噪声参数等
3. 执行处理：运行主程序开始信号处理流程
4. 结果分析：查看重构结果、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱（用于最优化算法求解）

文件说明

主程序文件集成了三大核心功能模块的完整工作流程，能够根据用户输入的信号数据和参数配置，自动执行从信号预处理到最终结果输出的全过程。具体实现了信号稀疏变换处理、压缩感知采样与重构算法执行、最优化问题求解、图像降噪与压缩重建应用、多维度性能评估指标计算以及结果可视化图表生成等核心功能。