MATLAB压缩感知图像压缩与重构仿真系统

资 源 简 介

本项目实现基于压缩感知的图像高效压缩与重构系统，涵盖稀疏变换、随机测量、优化重构与性能比较全流程，适合算法验证与教学演示。

详 情 说 明

基于压缩感知的图像压缩与重构MATLAB仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的压缩感知图像处理仿真系统。压缩感知理论突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，能够在远低于传统采样率的条件下实现信号的准确重构。本系统通过MATLAB仿真实现了压缩感知的核心流程，包括稀疏变换、压缩采样和图像重构，为研究不同参数对重构质量的影响提供了完整平台。

功能特性

• 稀疏变换预处理: 支持小波变换、离散余弦变换等多种稀疏表示技术
• 压缩采样: 提供高斯随机矩阵、伯努利矩阵等测量矩阵设计
• 优化重构算法: 实现基追踪、正交匹配追踪、L1范数最小化等重构方法
• 多参数对比分析: 支持10%-50%压缩率范围内的性能评估
• 质量评估体系: 自动计算PSNR和SSIM指标，提供全面的误差分析

使用方法

1. 准备标准测试图像（如Lena、Cameraman等灰度图像）
2. 设置图像尺寸参数（默认支持256×256像素）
3. 选择压缩率（采样率范围为10%-50%）
4. 指定稀疏变换方法和重构算法
5. 运行主程序即可获得重构结果和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• Optimization Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括图像读取与预处理、稀疏变换执行、测量矩阵生成、压缩采样过程控制、重构算法调用、性能指标计算以及结果可视化输出。该文件整合了所有功能模块，提供统一的参数配置接口，并生成完整的分析报告和对比图表。