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摘要本文首先介绍了压缩感知的研究背景及意义，然后又对压缩感知理论的框架进行了描述，接着给出了实现压缩感知的OMP算法。算法首先对需要处理的图像进行小波变换，随后产生随机测量矩阵，并将测量结果送入OMP程序，重构出稀疏信号，并对其进行小波逆变换，最终得到重构信号。
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为了让重构后的信号更加清晰，便于在实际应用中寻找目标，我们提出了一种基于压缩感知理论的图像增强方法。即先对图像进行锐化，经过对比发现laplace效果最好，于是采用laplace锐化后的图像，但是发现采用laplace锐化后的图像有很多椒盐噪声（就是一个个点），于是采用中值滤波，得到的图像边缘清晰了。最后采用线性灰度变换增强了图像的对比度。与原始图像相比，增强后的图像边缘清晰，图像对比度也得到了增强。达到了我们需要准确定位的目的。21682
关键词：压缩感知；OMP算法；小波变换； 图像锐化；中值滤波；线性灰度变换
毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
Abstract：This article first introduced the compressed sensing research background and significance,and then described the theory of compressed sensing framework, then the realization of compressed sensing OMP algorithm was given. Firstly, the image to be processed wavelet transform, and then generates a random measurement matrix, and the measurement results into the OMP program, sparse signal is reconstructed, and its inverse wavelet transform, and ultimately get the reconstructed signal.
To give a clearer signal reconstructed, easy to find the target in practical applications, we propose a method for image enhancement based on compressed sensing theory. That first sharpening image,and then found the effect of laplace is best by contrast, so using image sharpening of laplace, but found sharpened image using laplace There are many salt and pepper noise (that is a point), so using median filter image edges get clear.The best linear gray-scale transformation to enhance the contrast of the image. Compared with the original image, the image after gradation conversion of the linear edge definition, image contrast is enhanced。then achieve the purpose of accurate positioning we need.
Keywords：Compressive Sensing；OMP arithmetic；wavelet transform；image sharpening；Median filtering；Linear gray level transformation
目 录
1 绪论 1
1.1研究课题背景及意义 1
1.2压缩感知理论概述 1
1.3实现压缩感知的算法简介 1
2图像增强 3
2.1研究背景及意义 3
2.2图像锐化 3
2.2.1拉普拉斯算子 3
2.2.2 Prewitt算子（平均差分法） 3
2.2.3 Sobel算子 （加权平均差分法） 3
2.3 中值滤波 4
2.4 线性灰度变换 4
3压缩感知原理及其应用、仿真 5
3.1压缩感知基本理论 5
3.2 压缩感知的应用 7
3.3 用matlab对压缩感知重构图像进行仿真 8
3.4 压缩感知仿真结果分析 12
4图像增强原理及其应用、仿真 13
4.1 图像增强基本原理 13
4.2 图像增强的应用 14
4.3 用matlab编程实现图像增强 15
4.4图像增强结果分析 20
结 论 23
致 谢 24
参 考 文 献 25
附录： 26
1 绪论
1.1研究课题背景及意义
在我们所知道的采样过程中会产生信号失真，为了避免它，通常信号最高频率高于采样频率的2倍。压缩感知利用用非自适应性投影的方法来使得信号的原始结构不改变，能够精准地重新构建原始信号，非常大的程度上减少了宽带信号处理的压力。但在重新组构之后发现图像解析度很差，即边缘模糊，导致我们不能利用重构图像来准确定位，因此我们需要对图像进行增强，以达到准确定位的目的。
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