压缩感知图像matlab代码压缩传感 使用压缩感测的图像压缩。 概括 此存储库正在开发，这是UC Berkeley的EE227BT凸优化课程的班级项目的一部分。 作者是加州大学伯克利分校EECS系的研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 组织 该存储库中的文件组织如下。 compressed_sensing/presentation目录包含幻灯片组的副本，以及幻灯片中使用的一些图像。 compressed_sensing/writeup目录包含最终报告的副本。 compressed_sensing/data目录包含三个示例图像。 实际上，幻灯片和报告中的所有示例均使用lenna.png图像。 compressed_sensing/reconstructions目录包含两个子目录： matlab figures和python figures ，这两个子目录（并不令人惊讶地）包含分别由用MATLAB和Python编写的测试脚本创建的压缩和重建结果。 compressed_sensing/src目录还包含两个子目录。 matlab子目录包含我们最新的代码库。 这

QGIS在水文建模和遥感中的应用 QGIS在水文建模和遥感中的应用 目标：为水文建模和遥感中的QGIS应用提供全面的教程（QGIS模块），包括数据处理，分水岭分析，水文气象因素处理等。 该项目中介绍的所有文件均与SKKU的课堂材料相关。

称QR迭代matlab代码在C / C ++和MATLAB中实现的三种著名的稀疏恢复算法： I. Orthogonal Matching Pursuit ( OMP ), II. Iterative Hard Thresholding ( IHT ), III. Approximage Message Passing ( AMP ) 此外，C代码包含所有子例程，包括：QR分解，高斯消除，冒泡排序，反替换等。矩阵乘法，相关计算SNR，MSE 介绍 摘自我们的论文[1]。 OMP is a greedy algorithm introduced as an extension to the well-established Matching Pursuit algorithm. The OMP algorithm iteratively finds the best matrix columns that correspond to the non-zero coefficients of the sparse signal, and then performs a least squar

Matlab dpcm编码代码压缩感测 有关基于迭代/优化/深度学习/基于深度神经网络的图像/视频（量化）压缩/压缩感测（编码）的最新论文和代码。 基于块的DCS 单刻度感应 TGDOF [Matlab] R. Liu，Y。ZHang，S。Cheng，X。Fan，Zo Luo，“鲁棒压缩感测MRI的理论上有保证的优化框架，” AAAI人工智能大会会议录，2019年。 DNN-CS-STM32-MCU [Tensorflow] 实验室信号处理-深度神经网络在STM32 MCU板上用于基于CS的信号重建 提示CSNet [Matconvnet] W. Shi等人，《使用卷积神经网络的图像压缩传感》，IEEE Trans。 图像处理，2019年。 感知CS [[代码]]（）[Caffe] 杜J，谢X，王C，石G.``感知压缩感知''，中国模式识别与计算机视觉会议，第268-279页，2018年。 ISTA-Net [Tensorflow] Z. Jian和G. Bernard，“ ISTA-Net：基于可解释性优化的启发式深度网络，用于图像压缩传感”，IEEE计算机视觉和模式识别国际会议，2

欠采样算法matlab实现代码压缩传感扩散肺MRI 该存储库包含论文中提出的新型压缩传感方法的数据，代码和结果，将信号行为的先验知识整合到重建中以加快MR扩散数据的获取。 JFPJ Abascal，M Desco，J Parra-Robles（提交出版）2017年。 所提出的方法将信号衰减的知识整合到重建（SIDER）中，以通过在空间和b值维度上进行欠采样来加速MR扩散数据的获取。 SIDER将总变化（TV）与惩罚函数结合在一起，该函数可沿b方向促进稀疏性，如下所示： 其中Nabla是通向TV的空间梯度，F是欠采样的傅立叶变换，u是通气图像，M是对b的连续值编码通气图像之间的关系的算符。 可以使用扩展的指数模型来近似此关系 其中D和alpha分别是扩散和异质性指数的估计平均值，可用于估计平均肺泡长度（Lm）。 下图显示了对照组和患者的通气图像（左上），信号衰减（右上）以及D，alpha和Lm的估计图（下）。 数据 使用三名正常志愿者和三名COPD患者（n = 8，两名患者在不同疗程进行两次采集）的完全采样扩散数据集评估方法，这些数据可从早期工作中获得[Parra-Robles等人，IS

光谱Python（SPy） 光谱Python（SPy）是用于处理高光谱图像数据（成像光谱数据）的纯Python模块。 它具有读取，显示，操作和分类高光谱图像的功能。 有关该程序包的完整详细信息，请参见。 安装说明 最新版本始终托管在，因此，如果已安装pip，则可以从命令行使用以下命令安装SPy： pip install spectral 打包的发行版也托管在和因此您可以下载并解压缩最新的zip / tarball，然后输入 python setup.py install 要安装最新的开发版本，请下载或克隆git存储库并按上述进行安装。 不需要显式安装，因此您可以简单地访问（或符号链接）源树中的光谱模块。 最后，可在官方找到有关如何通过流行的conda软件包和环境管理系统进行安装的最新指南。 单元测试 若要运行单元测试套件，必须安装numpy，并且必须将示例数据文件下载到当前目录（

当前信号处理领域的热点之一——压缩感知的数学著作。尽管称为introduction，但还是有相当难度的。学好此书，对于发压缩感知方面的文章大有裨益。

压缩感测理论近年来引起了广泛的关注，并且稀疏信号重建已广泛用于信号处理和通信中。 本文解决了稀疏信号恢复的问题，尤其是在非高斯噪声的情况下。 本文的主要贡献是提出了一种算法，其中负熵和重新加权方案代表了解决问题方法的核心。 信号重建问题被形式化为约束最小化问题，其中目标函数是误差统计特征项，负熵和稀疏正则项项测量值p的范数之和，对于0 <p <1。但是，p-范数会导致非凸优化问题，难以有效解决。 在这里，我们将'p-范数视为加权的'1-范数的严重范数，以使子问题变得凸。 我们提出了一种优化算法，该算法结合了前向后向拆分。 该算法速度快，能够成功准确地恢复具有高斯和非高斯噪声的稀疏信号。 若干数值实验和比较证明了该算法的优越性。

遥感数字图像分析，外文电子书，清晰版本，非常适合了解掌握遥感图像的成像机理以及各类常见处理。

目录：遥感的起源与应用、重要遥感卫星、关键技术和参数、趋势与发展