OMP算法对图像恢复

function mcyOMP2
clc;clear
X=imread（‘G:\Program Files\MATLAB\R2012b\graduate\rm.jpg‘）; % 读文件
if ndims（X）>2
    X=rgb2gray（X）;
end
X=imresize（X[256 256]）;
X=double（X）;
[ab]=size（X）;
ww=DWT（a）; % 小波变换矩阵生成
X1=ww*sparse（X）*ww‘; % 小波变换让图像稀疏化（注意该步骤会耗费时间，但是会增大稀疏度
X1=full（X1）;
M=128; % 随机矩阵生成
R=randn（Ma）;
Y=R*X1; % 测量
% OMP算法
X2=zeros（ab）; % 恢复矩阵
for i=1:b % 列循环       
    rec=omp（Y（:i）Ra）;
    X2（:i）=rec;
end
figure（1）; % 原始图像
imshow（uint8（X））;
title（‘原始图像‘）;
figure（2）; % 变换图像
imshow（uint8（X1））;
title（‘小波变换后的图像‘）;
figure（3）; % 压缩传感恢复的图像
X3=ww‘*sparse（X2）*ww; % 小波反变换
X3=full（X3）;
imshow（uint8（X3））;
title（‘恢复的图像‘）;
% 误差（PSNR）
errorx=sum（sum（abs（X3-X）.^2））;        % MSE误差
PSNR=10*log10（255*255/（errorx/a/b））   % PSNR
MSE=errorx/a/b
match=1-sum（abs（X3-X）.^2）/sum（abs（X3+X）.^2）
% OMP的函数
% s-测量；T-观测矩阵；N-向量大小
function hat_y=omp（sTN）
Size=size（T）;                                     % 观测矩阵大小
M=Size（1）;