基于OMP算法的图像重构（附带Matlab代码）

图像重构是计算机视觉和图像处理领域中的重要任务之一。基于OMP（Orthogonal Matching Pursuit）算法的图像重构方法可以有效地从少量的稀疏表示中恢复图像的细节信息。本文将介绍OMP算法的原理，并提供基于Matlab的实现代码。

OMP算法是一种基于稀疏表示的信号恢复算法。它的目标是通过选择最相关的原子（在这里是图像块）来重构原始信号。算法的过程如下：

1. 初始化：将原始图像分成重叠的块，并将每个块表示为列向量。
2. 设置稀疏度参数K，表示每个块的稀疏度（即使用原子的个数）。
3. 对于每个块：
   1. 初始化重构系数向量为零向量。
   2. 计算原始信号与每个原子的内积，并选择最相关的原子。
   3. 将选择的原子添加到重构系数向量中。
   4. 如果重构系数向量的非零元素个数小于K，则返回步骤3.2；否则，转到下一个块。
4. 通过重构系数向量以及选择的原子，恢复原始信号。

下面是基于Matlab的OMP算法实现代码：

function reconstructedImage = ompImageReconstruction(image