MATLAB实现的递归空间自适应滤波压缩感知图像重构系统

资 源 简 介

该项目利用递归空间自适应滤波技术，通过MATLAB实现了高效的压缩感知图像重构。系统能够从低采样率的随机测量数据中高质量恢复图像，有效保留细节并减少伪影，适用于资源受限的成像场景。

详 情 说 明

基于递归空间自适应滤波的压缩感知图像重构系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的压缩感知图像重构算法，通过递归空间自适应滤波技术对低采样率的压缩测量数据进行高质量图像重建。系统能够从少量随机测量数据中恢复出高质量的图像，在保留图像细节的同时有效抑制重构伪影。该技术可广泛应用于医学成像、遥感图像处理和低功耗视觉系统等领域。

功能特性

• 高效重构性能：采用递归空间自适应滤波技术，实现从低采样率测量数据的高质量图像重建
• 优异的细节保留能力：在重构过程中有效保持图像边缘和纹理细节特征
• 伪影抑制效果显著：通过自适应滤波策略有效抑制重构过程中产生的块效应和噪声伪影
• 多指标质量评估：提供PSNR、SSIM、重构误差等多种量化评估指标
• 可视化分析工具：包含收敛曲线和性能统计的可视化输出功能

使用方法

输入数据准备

1. 压缩测量数据：M×1维度的向量（M远小于原始图像像素总数N）
2. 测量矩阵：M×N的随机矩阵（支持高斯随机矩阵、伯努利矩阵等）
3. 算法参数配置：包括滤波参数、迭代次数、收敛阈值等关键参数
4. 图像尺寸信息：可选提供原始图像的行数和列数信息

运行流程

1. 配置算法参数和输入数据路径
2. 执行主程序启动重构过程
3. 获取重构结果和质量评估报告
4. 查看收敛曲线和性能统计分析

输出结果

• 重构图像：恢复出的完整图像矩阵，尺寸与原始图像一致
• 质量指标：PSNR值、SSIM指数、重构误差等量化评估数据
• 收敛分析：算法迭代过程中的误差变化曲线图
• 性能统计：重构时间和内存使用情况的详细报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存需求：建议8GB以上RAM
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间
• 软件依赖：MATLAB R2018b或更高版本

文件说明

主程序文件完成了系统的核心功能实现，包括测量数据的读取与预处理、重构算法的参数初始化与配置、递归空间自适应滤波过程的执行控制、重构结果的质量评估与量化分析、收敛性能的监测与曲线绘制，以及最终重构图像和统计报告的生成与输出。