离散控制Matlab代码-ShearLet_for_Snapshot_Compressive_Imaging:利用Slicelet变换中的稀疏

离散控制Matlab代码Shearlet增强快照压缩成像（SeSCI） 这是，，，和Guihai Chen撰写的IEEE图像处理事务（TIP）中常规论文Shearlet增强快照压缩成像的资料库。 快照压缩成像 开发了快照压缩成像（SCI）系统，以使用低尺寸的现成传感器捕获高尺寸（$ \ geqslant3 $）信号。 多个帧被压缩为单个测量帧，从而节省了内存，带宽和其他资源。 采样过程中的简洁性使其难以重建原始帧。 在此存储库中，我们实现了一种称为“剪切波增强快照压缩成像”（SeSCI）的重建算法，该算法可确保在短时间内进行准确的重建。 SeSCI的性能源自先于频率域和小波域的联合稀疏性。 我们在两个名为编码Kong径压缩时间成像（CACTI）和编码Kong径镜头频谱成像（CASSI）的SCI系统上进行了重建实验。 我们将提出的SeSCI与其他算法进行比较，并进行SeSCI的消融实验。 我们还揭示了SeSCI在幻像成像（GI）系统上的泛化能力。 相关代码在“ experiments文件夹下列出。 这是重建图像的示例。 图1：重建示例。 剪毛 剪切波是多尺度图像变换域，其提供图像信号的方