用小波变换作为稀疏基

资 源 简 介

用小波变换作为稀疏基

详 情 说 明

小波变换作为稀疏基在图像重建中的应用

小波变换因其良好的时频局部化特性，常被选作稀疏基来进行信号或图像处理。在压缩感知框架中，选择合适的稀疏基对信号重建至关重要。小波变换能够将图像分解为不同尺度的子带，从而在稀疏表示中获得更高效的数据压缩。

采用OMP算法（正交匹配追踪）进行图像重建时，算法通过迭代方式逐步寻找最优的稀疏表示系数。尽管OMP算法在重建质量上表现优异，但其计算复杂度随着信号维度的增加而急剧上升，尤其是在高分辨率图像处理过程中，会导致成像时间过长，影响实际应用效率。

为了优化计算效率，程序采用了分块处理策略。将整幅图像分割为多个子块，对每个子块独立进行稀疏表示和重建，最后合并所有子块结果。这种改进不仅缩短了单次迭代的计算时间，还能充分利用并行计算的优势，进一步加速整个重建过程。

分块处理虽然提高了效率，但也需注意块间边界效应的处理，避免引入明显的拼接痕迹。此外，块大小的选择也需权衡计算速度和重建质量，以保证最终成像效果的连贯性和清晰度。