MATLAB实现基于ROMP的图像压缩感知重构与性能评估

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现正则化正交匹配追踪（ROMP）算法，完整覆盖图像压缩感知流程，包括图像采样、稀疏表示、观测矩阵构建和信号重构。支持灰度/彩色图像处理，并提供PSNR等性能指标评估。

详 情 说 明

基于ROMP的图像压缩感知重构算法实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了正则化正交匹配追踪（ROMP）算法在图像压缩感知中的完整流程。通过离散余弦变换（DCT）进行图像稀疏表示，结合随机高斯观测矩阵进行压缩采样，并利用ROMP算法实现信号重构。项目支持对灰度/彩色图像进行完整的压缩感知处理，并提供多维度重构质量评估。

功能特性

• 完整的压缩感知流程：实现从图像采样、稀疏表示到ROMP重构的端到端处理
• 多格式图像支持：兼容PNG、JPG等常见图像格式，自动进行双精度矩阵转换
• 灵活的参数配置：支持0.1-0.9范围内的采样率调整，可选择的稀疏变换方法
• 全面的性能评估：提供PSNR、相对误差、重构时间等量化指标
• 丰富的可视化输出：原图、采样图、重构图的对比展示及算法收敛曲线

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理图像放置于指定目录
2. 设置参数：配置采样率、稀疏基类型、最大迭代次数等参数
3. 执行重构：运行主程序开始压缩感知重构过程
4. 查看结果：获取重构图像矩阵及质量评估报告，查看可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB以上（处理高分辨率图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件实现了完整的压缩感知处理流程，包括图像读取与预处理、稀疏变换基的构建、随机观测矩阵的生成、正则化正交匹配追踪算法的执行、重构质量的多指标评估，以及结果的可视化展示功能。该文件整合了所有核心算法模块，为用户提供一站式图像压缩感知重构解决方案。