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ImageMP
- 图像投影在非对称原子上，进而进行稀疏分解，再重构。-Image Sparse Decomposition
cpmpressive
- 一种图像处理超分辨率重构方法，主要是利用图像稀疏表示的方法进行图像重构-Super-resolution reconstruction of an image processing method, mainly using sparse representation of image reconstruction methods for image
OMP
- 压缩感知的一种正交匹配追踪重构算法，稀疏描述，观测矩阵，图像重构-Compressed sensing reconstruction algorithm orthogonal matching pursuit, sparse descr iption, observation matrix, image reconstruction
CS_Primary_tutorial
- CS压缩传感的初级教学代码，使用OMP重构，已注释，包括1维信号，2维图像的重构，分别使用dct和小波稀疏，列扫描和分块法进行omp重构-CS compressed sensing primary teaching code using OMP remodeling, already commented, including a 1-dimensional signals, 2-dimensional image reconstruction, respectively, using the D
DCT
- DCT在图像重构，压缩感知以及稀疏表示中的应用-DCT in image reconstruction, compressed sensing and sparse representation of the application
DCT_Gaosi_fenkuai
- 对256*256大小的8bit灰度lena图像进行仿真 将图像分为16*16的分块进行计算 稀疏矩阵采用DCT矩阵，观测矩阵采用高斯随机矩阵，重构采用OMP算法- 256* 256 size lena image simulation 8bit grayscale image is divided into 16 * 16 calculate block sparse matrix using DCT matrix, observation matrix using Ga
lena
- 此程序，是应用在压缩感知方面的稀疏表示，图像重构。程序中利用现在流行的CS理论，在采样率为0.9时，成功的实现了图像重构-This procedure is used in the compressed sensing aspects of sparse representation, image reconstruction. Program using the now popular CS theory, the sampling rate is 0.9, the successful re
KSVD
- 压缩传感中稀疏字典KSVD算法，能实现信号的稀疏表示，和图像重构-important to image
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- 本文提出一种基于边缘自适应小波变换的多尺度图像修复算法，对非纹理图像有比较好的修复效 果。边缘自适应小波变换的基本思想是，先检测出图像的主要边缘，这些边缘把图像分割成几个平滑区，然后 对图像进行不跨越边缘的小波分解，即在各平滑区内部进行小波变换，得到图像的多尺度表示，并且同时计算 边缘的多尺度表示。这样的小波分解使高频信息基本都集中在边缘上，而高频系数则非常稀疏，而且都接近 于零。在此基础上进行图像修复，就只需要对低频部分与边缘图像进行修复，然后重构得到修复图像即可。 经过小
DCT-and-MOD
- 文章介绍了一种 过 完 备 字 典 和 算法相结合的图像稀疏表示去噪算法 首 先 将 噪 声 图 像 分 成 小 图 像 块 并 运 用 正 交匹配跟踪算法 在图像的初始化 过完备字典上对小图像块进行稀疏分解 然 后 使 用 字典学习算法对 过 完 备 字 典 进 行 更 新最后重复该过程以获得图像的稀疏表示并重构图像-This paper presents a complete dictionary and algorithms over a combination of sparse
HaarWare
- 基于哈小波的图像稀疏分解与重构。并进行MATLAB仿真。图像为经典lena图像-Image sparse decomposition and reconstruction based on wavelet. And the MATLAB simulation. The classic image to Lena image
omp
- 基于matlab仿真平台,快速匹配追踪OMP算法的图像稀疏分解与重构,并附带有OMP算法的详细讲解PPT-Based on the simulation platform of MATLAB, the fast matching pursuit (OMP) algorithm for image sparse decomposition and reconstruction. And with the OMP algorithm explained in detail PPT.
CS_Reconstruction_OMP
- 压缩感知重构图像，采用最经典OMP算法进行稀疏分解，另含两篇相关文献。-Reconstructed image compressed sensing, Use the most classic OMP algorithm sparse decomposition, the other contains two articles in the literature.
GPSR_6.0
- 压缩感知图像处理中的GPSR算法，即稀疏梯度投影算法，主要用于重构。-GPSR algorithm of compressed sensing image processing, namely, sparse gradient projection algorithm, it is mainly used for reconstruction.
Wavelet_OMP
- 利用小波变换让图像稀疏化，正交匹配法实现重构-This procedure for the compression of the image LENA sensing, wavelet transform to image sparse algorithm using orthogonal matching method
k-svd_second
- 通过稀疏重构一幅自然图像，使得该图像重新生成，同时找出稀疏系数。-One kind of denoising signal sparse representation
ONSL0
- ONSL0稀疏重构算法是NSL0的优化版 输入: y:测量值向量 A:测量矩阵 A_pinv:A的广义逆 输出: xr:重构信号 用于对信号或者图像的压缩重构-ONSL0 u7A00 u758F u91CD u6784 u7B97 u6CD5 u662FNSL0 u7684 u4F18 u5316 u7248 u8F93 u5165: y: u6D4B u91CF u503C u5411 u91CF A: u6D4B u91CF u7
cs
- 该文包含了压缩感知图像重构算法，有omp,cosamp,sp,可以选择观测矩阵高斯随机矩阵，稀疏随机矩阵，部分哈达码矩阵。(This paper includes compressed sensing image reconstruction algorithm. It has OMP, CoSaMP and sp. It can choose observation matrix Gauss random matrix, sparse random matrix and partial Had
CS_Lenabmp
- BCS代码稀疏重构Lena.bmp图像，包中含有代码和图片本身，题主给了一定注释，便于CS初学者学习(BCS code sparsely reconstructs Lena. BMP image. The package contains code and image itself. The theme is given a certain comment, which is convenient for CS beginners to learn.)