在图像处理领域，压缩传感和超分辨率重建是两个重要的研究方向。压缩传感旨在通过有效地采样和编码，从高维信号中获取稀疏表示，从而实现信号的压缩和重建。而超分辨率重建则旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率的细节信息。本文将综述压缩传感和超分辨率重建的基本概念、方法和相关源代码。
一、压缩传感
1.1 压缩传感概述
压缩传感利用信号的稀疏表示来降低采样率，从而减少数据传输和存储的需求。传统的采样方法是以奈奎斯特定理为基础，按照信号的最高频率进行采样。然而，对于许多自然信号来说，它们的稀疏表示通常存在于某种变换域中（如小波、稀疏字典等），因此可以通过非均匀采样来实现有效的压缩。
1.2 压缩传感方法
目前，常用的压缩传感方法包括稀疏表示、随机矩阵测量和重建算法等。
稀疏表示方法基于信号在某个变换域中的稀疏性，如小波变换、稀疏字典等。常见的稀疏表示模型有基于L1范数的LASSO算法和基于L0范数的OMP算法等。
随机矩阵测量方法通过一组随机投影矩阵将原始信号映射到低维空间中，并利用观测到的投影结果进行信号重建。常用的随机矩阵测量方法有随机高斯矩阵、哈达玛矩阵等。
重建算法用于从稀疏表示或测量结果中恢复原始信号。常见的重建算法有基于迭代收缩阈值的ISTA算法、基于压缩感知的CS算法等。
1.3 相关源代码
以下是一个示例代码，演示了基于L1范数的LASSO算法的压缩传感过程：
import numpy as np
from scipy import