观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法

资 源 简 介

观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法

详 情 说 明

在图像压缩感知领域，稀疏表示与重构算法是核心技术。针对256×256的Lena灰度图像，常采用16×16分块处理策略，每个图像块可视为256维信号向量。

稀疏基选择方面，离散余弦变换（DCT）矩阵是经典方案，其能量集中特性使得大部分系数接近于零，仅有少数显著系数需要保留。这种特性完美契合稀疏表示的需求。

观测阶段采用高斯随机矩阵作为测量矩阵，其满足RIP性质的特点保证了信号采样的有效性。通过线性投影，原始256维信号被压缩到更低维度的观测值中，实现数据量的显著缩减。

重构环节使用正交匹配追踪（OMP）算法，这是一种贪婪迭代算法，通过逐步选择最匹配的原子来重建稀疏信号。OMP在计算复杂度和重构精度之间取得了良好平衡，尤其适合处理分块后的中小规模重构问题。

这种分块处理结合DCT稀疏化的方法，既避免了全局处理的巨大计算量，又通过局部自适应提升了重建质量。仿真中需特别注意分块边界的处理，以及观测矩阵维度的合理设置，这些因素直接影响最终的信噪比和视觉重建效果。