基于MATLAB的压缩感知图像重建系统：实现快速高质量图像恢复

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的压缩感知图像重建流程，包含稀疏变换、优化观测矩阵设计和多种重构算法。可在较低采样率下实现高质量图像恢复，适用于医学成像和通信传输等场景。

详 情 说 明

基于压缩感知的快速高质量图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的压缩感知图像重建系统，旨在通过稀疏表示、随机观测和优化重构算法，以远低于奈奎斯特采样定理要求的采样率实现高质量的图像重建。系统集成了多种稀疏变换方法和重构算法，并采用性能优化技术显著提升了重建效率。

功能特性

• 稀疏变换处理：支持小波变换、DCT变换等多种稀疏表示方法
• 优化观测矩阵：采用优化的随机测量矩阵进行高效数据采样
• 多算法重构：集成OMP（正交匹配追踪）、基追踪（BP）等多种优化重构算法
• 质量评估体系：提供PSNR、SSIM等客观质量指标评估重建效果
• 性能优化加速：支持并行计算和GPU加速技术提升重建速度
• 灵活参数配置：可调采样率（10%-50%）、算法选择和稀疏基选择

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的灰度或彩色图像（PNG/JPEG/BMP格式）放入指定目录
2. 设置参数：配置采样率、选择重构算法和稀疏变换方法
3. 执行重建：运行主程序启动图像重建流程
4. 查看结果：获取重建图像、质量评估报告和性能统计信息

系统要求

• 软件开发环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置: 建议4GB以上内存，支持GPU计算（可选）
• 依赖工具包: 图像处理工具箱、信号处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具备图像读取与预处理、稀疏变换执行、观测矩阵构建、压缩采样实施、图像信号重构、重建质量量化评估以及重建过程耗时统计等主要能力，同时支持生成不同采样条件下的效果对比分析图表。