图像压缩感知的MATLAB实现（OMP）

原创已于 2024-02-23 14:26:57 修改 · 1.4k 阅读

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#计算机视觉 #人工智能 #算法 #python #opencv #图像处理

于 2024-02-23 14:06:16 首次发布

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本文介绍了利用压缩感知（Compressed Sensing, CS）进行图像压缩的MATLAB实现，特别是通过 Orthogonal Matching Pursuit (OMP) 算法进行优化，以提升速度。文中详细阐述了压缩感知的基本原理、在图像和视频压缩中的应用，并探讨了未来的发展挑战。此外，还提供了相关MATLAB代码示例和参考资料。" 119655924,10527300,"Python实现 Pow(x, n) 函数

前面实现了

压缩感知的图像仿真（MATLAB源代码）

效果还不错，缺点是速度慢如牛。
下面我们采用OMP对其进行优化，提升速度。具体代码如下：

仿真

构建了一个MATLAB文件，所有代码都在一个源文件里面：

MATLAB实现


clc
clearvars;

%------------ 读取图像 --------------
img=imread('lenagray.bmp'); % 测试图像
% img=rgb2g

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MATLAB使用OMP实现图像的压缩感知实例

计算机视觉之光

03-13

1052

OMP（Orthogonal Matching Pursuit）是一种用于稀疏信号恢复的迭代算法。它的目标是从一组测量值中重建具有少量非零元素的信号。将残差初始化为测量向量。a.在每次迭代中，从字典中选择与当前残差最相关的原子。b.使用所选的原子更新信号的估计。c.更新残差，将其减去已匹配的部分。重复步骤2，直到满足停止条件，例如达到预定的稀疏度或残差达到阈值。输出稀疏信号的估计。OMP算法的关键思想是通过迭代过程逐步逼近稀疏信号的真实结构。

OMP实现压缩感知的实现（MATLAB）

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计算机视觉之光

04-02

551

本文介绍通过DWT和OMP实现压缩感知。不同的是，将DWT得到的低频放到了作为稀疏矩阵的顶部。

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CS_OMP.rar_OMP code_压缩感知 matlab_压缩感知图像_图像压缩 CS_图像压缩感知

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omp算法matlab代码L2-范数随机生成树近似一般信息 L2-范数正则化中的随机生成树近似，用于多标签结构化输出预测。请从MATLAB函数run_RSTA.m开始检查RSTA代码。要编译代码，请确保您具有支持OMP的gcc编译器。推理功能是用C中的OpenMP库实现的，该库支持对多棵树进行并行计算。可以使用以下命令来编译C函数。请注意，您可能需要更改gcc编译器的路径。 mex compute_topk_omp.c forward_alg_omp.c backward_alg_omp.c CFLAGS="\$CFLAGS -fopenmp -std=c99" LDFLAGS="\$LDFLAGS -fopenmp" CC="/usr/bin/gcc" mex find_worst_violator_new.c CFLAGS="\$CFLAGS -fopenmp -std=c99" LDFLAGS="\$LDFLAGS -fopenmp" CC="/usr/bin/gcc" 要运行RSTA算法，请尝试在MATLAB中执行以下命令，该命令将在具有5个随机生成树且K最佳列表的

压缩感知MATLAB程序

12-28

压缩感知，又称压缩采样，压缩传感。它作为一个新的采样理论，它通过开发信号的稀疏特性，在远小于Nyquist 采样率的条件下，用随机采样获取信号的离散样本，然后通过非线性重建算法完美的重建信号。压缩感知理论一经提出，就引起学术界和工业界的广泛关注。他在信息论、图像处理、地球科学、光学/微波成像、模式识别、无线通信、大气、地质等领域受到高度关注，并被美国科技评论评为2007年度十大科技进展

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