压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

基于分块的压缩感知算法适用于图像信号的处理，通过平滑迭代阈值投影法可以快速重构图像，但存在低采样率下重构图像质量较差的缺点。基于全变差分的分块压缩感知算法，在一定程度上能提升重构效果，但降低了运算速度。针对以上算法的不足，提出基于多尺度的自适应采样图像分块压缩感知算法。根据小波分解后不同层对重构结果影响所占权重不同的特性，自适应分配给每一层不同的采样率，并在重构时将平滑迭代阈值投影法应用到每一层的每一个子带的分块上。实验结果表明，与传统的迭代阈值投影法相比在重构质量上提高了1~3 dB，在重构速度上与迭代阈值投影法相当并优于全变差分法。

实现对图像的分块，并进行基于压缩感知算法的恢复与重构。恩不错的资源 。

分块压缩感知源代码（Matlab版）

本压缩包里包括的资料有： 1、matlab图像压缩感知（包含BP,MP,OMP,BCS等经典算法） 2、压缩感知 图像处理 MATLAB 3、分块压缩感知图像处理仿真BCS （利用MATLAB生成phantom，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性，编程实现 CT图像的重建。并计算RMSE，与原图像比对。改变bm、bn数值可以改变分块大小，改变p值可以改变采样率。运行时间随着这些参数的改变而改变，原代码运行时间大约1分钟） 4、压缩感知图像重构算法工具包（包含常用的压缩感知图像重构算法，如OMP,BP,IHT,等算法） 5、matlab 压缩感知代码 6、压缩感知BP算法（使用BP算法实现的压缩感知，还有原始图像和还原图像的对比） 7、压缩感知图像重建GBP（Demo_CS_GBP.m） 8、图像的压缩感知之AMP算法 matlab程序（迭代到30次左右可实现很小的误差） 9、基于压缩感知BP,BP,OMP,StOMP二维图像比较（有详细的代码以及三者算法之间的图像对比） 10、分布式压缩感知 12、压缩感知之TVAL3算法 （用于单像素相机的图像重构） 13、压缩感知CS matlab程序，二维三维图像处理，恢复算法 14、压缩感知TwIST （压缩感知的重构算法IST、OMP、StOMP、TwIST等）matlab 15、压缩感知OMP算法代码 16、压缩感知代码，matlab，l1qc_logbarrier 17、压缩感知的SP算法 （代码中只要改动一个参数值就可以变成CoSaMP算法） 18、压缩感知重建算法集（基于Matlab编写压缩感知重建算法集，包括OMP，CoSaMP,IHT,IRLS,GBP,SP和ROMP.-Matlab codes for CS recovery algorithms, including OMP, CoSaMP, IHT, IRLS, GBP, SP and ROMP.） 19、压缩感知非常好的源代码（包含了MP，OMP，OMPCHOL，OMPHI多种压缩重构算法） 20、压缩感知稀疏贝叶斯算法 21、MATLAB实现二维信号压缩感知的实现

为了提高现有块压缩感知重构算法的性能，提出了基于全变分和混合变分模型的块压缩感知（简称BCS-TV和BCS-MV）算法。该方法以块为单位进行图像采样，以自然图像正则项的稀疏性为先验条件，通过变型的增广拉格朗日交替方向乘子法(ALM-ADMM)，在整幅图像范围内逼近目标函数来重构原始图像。与以前基于一致性块采样的压缩感知工作对比，该算法的PSNR约提高1.5 dB,SSIM约提高0.05，运行速度较稳定，特别适合具有固定传输时延的多媒体数据处理场合。

详细描述了分块压缩程序的编写，以及分析了压缩感知的优缺点

分块压缩感知，算法是基于OMP算法，变换是DCT变化，且根据纹理自适应选择 分块压缩感知，算法是基于OMP算法，变换是DCT变化，且根据纹理自适应选择

基于自适应块压缩感知的深度图编码

一种分块压缩感知变采样率的指纹图像水印算法