发布日期：2019年6月17日 作者：邵岚婕 编辑：冯建强 审核人：刘春波

邵岚婕硕士生的报告题目是《压缩传感理论学习报告》，这次报告首先从图像的稀疏表征、随机测量矩阵和图像重建方程三个方面介绍了压缩传感理论。重点介绍了图像稀疏变换所用到的离散余弦变换以及图像重建方程的求解算法—正交匹配追踪算法。其次针对离散余弦变换做出仿真，通过仿真结果概述离散余弦变换的应用及优点。并基于正交匹配追踪算法进行图像重建及关联成像仿真，通过相应仿真分析对比不同参数对仿真结果的影响。

原图（左）DCT系数图（中）重建图像（右）

测量率为0.1~0.8时，256*256像素的lena图像重建

峰值信噪比及运行时间

测量率越高，图像重建效果越好。相同测量率下，迭代次数越多，峰值信噪比更高，图像的重建效果越好。相同测量率率下，分辨率越高的图像，峰值信噪比更高，图像的重建效果越好。当峰值信噪比达到30dB左右时，即可判定图像基本完整重建。

原图及基于压缩感知的关联成像图

作者：邵岚婕

编辑：冯建强

审核人：刘春波