基于压缩感知理论的处理二维图像

资 源 简 介

基于压缩感知理论的处理二维图像

详 情 说 明

压缩感知是一种革命性的信号处理技术，它突破了传统奈奎斯特采样定理的限制。在二维图像处理领域，基于压缩感知理论的方法能够以远低于传统采样率的测量数据重建出高质量图像。

STOMP（Stagewise Orthogonal Matching Pursuit）、OMP（Orthogonal Matching Pursuit）和BP（Basis Pursuit）是压缩感知中三类经典的重构算法。它们通过不同的优化策略，从少量线性测量中恢复稀疏信号： STOMP采用分阶段正交匹配追踪，平衡了计算效率与重构精度 OMP通过迭代选择最匹配原子的贪婪策略实现信号重构 BP算法则利用凸优化方法求解基追踪问题

这些算法在MATLAB实现时，通常需要设计适当的测量矩阵（如随机高斯矩阵）并利用图像的稀疏表示（如DCT或小波域）。相较于传统图像处理方法，压缩感知方案特别适用于医学成像、遥感等数据采集成本高的场景，能显著降低存储和传输开销。

在实际应用中，算法选择需权衡重构质量、计算复杂度和实时性要求。例如OMP适合中等规模问题，而BP虽然精度高但计算量较大。通过调整稀疏基和测量率，可以进一步优化这些算法在特定图像类型上的表现。