压缩感知图像MATLAB代码[IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR),2016](),第449-458页。项目页面:介绍:ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法,可从压缩感测(CS)随机测量中重建图像。在中,我们展示了在各种测量速率下,相对于最新的迭代CS重建算法,重建结果(在PSNR和时间复杂度方面)均得到了显着改善。提供的代码有助于重现中介绍的某些结果。引文(BibTex):如果您正在使用此代码,请引用以下论文。@InProceedings{Kulkarni_2016_CVPR,作者= {Kulkarni,Kuldeep和Lohit,Suhas和Turaga,Pavan和Kerviche,Ronan和Ashok,Amit},title = {ReconNet:Non-Iterative Reconstruction of Images From Compressively Sensed Measurements},booktitle = {The IEEE Conference o
压缩感知图像MATLAB代码-ReconNet CVPR2016重建
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基于霍夫曼图像压缩重建
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有趣的是,这个项目不只是做压缩和解压,还会有一些优化思路,比如动态霍夫曼编码,你在实战中提升技巧。如果你想进一步优化图像效果,还可以参考一些相关的 MATLAB 教程,挺有的。
如果你想加深图像的理解,或者了解哈夫曼编码的实际应用,这个项目会是个不错的选择。
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CT维重建MATLAB图像算法代码
CT 重建的 MATLAB 代码,挺适合你这种喜欢钻研图像算法的人。代码结构清晰,功能分块做得还不错:从数据读取、预、重建、后到图像显示都安排得妥妥的。用的是Radon 变换,配上常见的FBP或者ART、MLEM这类迭代方法,跑起来还蛮稳定的。
MATLAB 的fft2、ifft2这些函数在里面用得挺多,代码里也贴心配了几个滤波器的实现,比如Hamming和Shepp-Logan。如果你对图像质量要求高,稍微改改滤波器参数就行。响应也快,适合做算法原型。
需要注意一点,循环结构比较密集,尤其是用ART那块,for和while控制的更新迭代逻辑最好理清楚,不然容易卡逻辑。你可以从程序-改过文件入
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2025-06-25
cscoder Matlab压缩感知仿真
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里面的CS_OMP.m文件,从信号生成、测量矩阵构造、到压缩观测、OMP 重建,全流程都有,而且关键步骤都有注释。像测量矩阵、稀疏向量这些概念,跑一遍代码就懂。你可以自己改参数,比如调稀疏度、压缩比,看看重建效果怎么变。
最棒的是,它挺适合用来做毕业设计 demo 的,逻辑完整、结果直观,还能加
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2025-06-17
压缩感知OMP框架MATLAB实现
压缩感知的 OMP 框架,沙威教授这套还挺有代表性的,适合你快速上手。用的是小波变换+OMP 重构算法的组合,整体逻辑清晰,matlab代码也不复杂,适合拿来直接跑一跑。代码里用的就是经典的Orthogonal Matching Pursuit,你可以理解为“从一堆特征里一步步选出最相关的”,挺像组装积木,每次搭一块,逐渐拼出原信号。跑一遍就能看到怎么从稀疏采样恢复完整信号,直观又有成就感。小波变换也别怕,简单说就是把信号拆分得更细,让原本复杂的东西看起来更规整,方便压缩和重构。像图像压缩、医学成像、无线通信这些场景都在用。如果你平时就用MATLAB,那这个框架简直不要太适配。跑个 OMP 仿
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