压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示

资 源 简 介

压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示，高斯随机矩阵为观测矩阵，重构算法为ILRS算法，对256*256的lena图处理，比较原图和IRLS算法在不同采样比例(0.74、0.5、0.3)下的重构效果，并各运行50次，比较算法性能PSNR和每次的运行时间

详 情 说 明

在这篇文章中，我们将涉及压缩感知（CS）的相关概念，其通过采用小波变换进行稀疏表示，而使用高斯随机矩阵作为观测矩阵，重构算法则为ILRS算法。我们将以经典的lena图像为例，探讨不同采样比例（0.74、0.5、0.3）下，IRLS算法与原图像之间的重构效果，并分别运行50次，以比较算法的性能、PSNR和运行时间等方面的表现。在本文中，我们还将详细介绍CS及其相关算法的概念和原理，以帮助读者更好地理解与应用。