Wavelet_IRLS 压缩感知CS——采用小波变换进行稀疏表示

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

%  程序作者：沙威，香港大学电气电子工程学系，wsha@eee.hku.hk
%  参考文献：小波分析理论与MATLAB R2007实现，葛哲学，沙威，第20章  小波变换在矩阵方程求解中的应用（沙威、陈明生编写）.

%  构造正交小波变换矩阵，图像大小N*N，N=2^P，P是整数。

function ww=DWT（N）

[hg]= wfilters（‘sym8‘‘d‘）;       %  分解低通和高通滤波器

% N=256;                           %  矩阵维数（大小为2的整数幂次）
L=length（h）;                       %  滤波器长度
rank_max=log2（N）;                  %  最大层数
rank_min=double（int8（log2（L）））+1;  %  最小层数
ww=1;   %  预处理矩阵

%  矩阵构造
for jj=rank_min:rank_max
    
    nn=2^jj;
    
    %  构造向量
    p1_0=sparse（[hzeros（1nn-L）]）;
    p2_0=sparse（[gzeros（1nn-L）]）;
    
    %  向量圆周移位
    for ii=1:nn/2
        p1（ii:）=circshift（p1_0‘2*（ii-1））‘;
        p2（ii:）=circshift（p2_0‘2*（ii-1））‘;
    end
    
    %  构造正交矩阵
    w1=[p1;p2];
    mm=2^rank_max-length（w1）;
    w=spa

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1065  2010-03-18 15:53  Wavelet_IRLS\DWT.m

     文件        747  2012-12-27 22:25  Wavelet_IRLS\irls.m

     文件      66614  2004-06-30 00:47  Wavelet_IRLS\lena.bmp

     文件       7409  2013-01-02 22:49  Wavelet_IRLS\Wavelet_IRLS.m

     目录          0  2013-01-19 12:51  Wavelet_IRLS

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