图像处理：基于贝叶斯小波的图像压缩感知方法

本研究探讨了将贝叶斯思想融入压缩感知(CS)理论的最新进展。BCS理论为CS重构建立了贝叶斯框架，通过统计视角解决传统CS理论中的信号重构问题。

医学图像压缩感知matlab

图像处理中Matlab代码的贝叶斯阈值用于CA源提取的NMF管道实现了图像去噪，运动校正，去卷积和去混合的方法。该代码适用于从大型钙成像电影中同时提取信号源和推断峰值。未来将增加用于树突/轴突成像数据的分析工具。

利用离散傅里叶变换(DFT)对图像进行压缩的MATLAB实现。

详细探讨了曲波变换在图像压缩中的应用。相较于传统的JPEG2000和SPIHT算法，曲波变换能够通过较少的系数有效地存储弯曲的边缘，从而实现更高的压缩率。这种技术创新为图像压缩领域带来了新的可能性。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

我由衷感谢教授Alireza Nasiri Avanaki在这项工作中的大力支持。在此过程中，我们提出了一种有效的微阵列图像压缩方法，利用了混合波-MATLAB开发。

涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的MATLAB仿真代码。

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。