MATLAB实现的基于压缩感知的图像处理

基于MATLAB实现的基于压缩感知的图像处理的代码

1. 参数设置

matlab 复制代码

% 图像参数
imageSize = [256, 256]; % 图像大小
patchSize = [8, 8]; % 图像块大小
stepSize = 4; % 步长

% 压缩感知参数
numAtoms = 256; % 字典中原子数量
numIterations = 10; % 稀疏分解迭代次数
lambda = 0.1; % 稀疏正则化参数

2. 读取并预处理图像

matlab 复制代码

% 读取图像
I = imread('example_image.png'); % 替换为实际图像路径
I = imresize(I, imageSize); % 调整图像大小
I = im2double(I); % 转换为双精度浮点数

% 添加噪声（可选）
noiseVar = 0.01; % 噪声方差
I_noisy = I + sqrt(noiseVar) * randn(imageSize); % 添加高斯噪声

3. 图像稀疏分解

matlab 复制代码

% 初始化字典
D = randn(patchSize(1) * patchSize(2), numAtoms); % 随机初始化字典
D = D / sqrt(sum(D.^2, 1)); % 归一化字典原子

% 稀疏分解
for iter = 1:numIterations
    % 提取图像块
    patches = im2col(I_noisy, patchSize, 'sliding', stepSize);
    
    % 稀疏编码
    alpha = sparseCoding(patches, D, lambda);
    
    % 字典更新
    D = dictionaryUpdate(patches, alpha, D);
end

4. 图像重建

matlab 复制代码

% 重建图像
reconstructed_patches = D * alpha;
I_reconstructed = col2im(reconstructed_patches, patchSize, imageSize, 'sliding', stepSize);

5. 显示结果

matlab 复制代码

% 显示原始图像、含噪图像和重建图像
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(I);
title('原始图像');

subplot(1, 3, 2);
imshow(I_noisy);
title('含噪图像');

subplot(1, 3, 3);
imshow(I_reconstructed);
title('重建图像');

辅助函数

稀疏编码函数

matlab 复制代码

function alpha = sparseCoding(patches, D, lambda)
    % 稀疏编码
    numPatches = size(patches, 2);
    numAtoms = size(D, 2);
    alpha = zeros(numAtoms, numPatches);
    for i = 1:numPatches
        % 使用L1正则化最小化问题求解稀疏表示
        alpha(:, i) = lasso(D, patches(:, i), 'Lambda', lambda, 'Alpha', 1);
    end
end

字典更新函数

matlab 复制代码

function D = dictionaryUpdate(patches, alpha, D)
    % 字典更新
    numPatches = size(patches, 2);
    numAtoms = size(D, 2);
    for j = 1:numAtoms
        % 找到非零稀疏系数的索引
        idx = find(alpha(j, :) ~= 0);
        if ~isempty(idx)
            % 更新字典原子
            D(:, j) = patches(:, idx) * alpha(j, idx) / sum(abs(alpha(j, idx)));
        end
    end
end

参考代码基于压缩感知的图像处理 youwenfan.com/contentcsb/81986.html