基于K-SVD字典学习的MATLAB图像去噪与超分辨率优化工具箱

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了完整的K-SVD字典训练框架，专为图像去噪和超分辨率任务设计。通过迭代式字典学习算法，自动从训练图像中提取最优稀疏表示字典，集成预处理、字典训练和稀疏编码模块，提升图像质量与细节重建效果。

详 情 说 明

基于K-SVD字典学习的图像去噪与超分辨率优化工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的K-SVD字典训练框架，专门针对图像处理中的去噪和超分辨率问题。系统通过迭代式的字典学习算法，能够从训练图像中自动学习最优的稀疏表示字典。项目包含完整的预处理、字典训练、稀疏编码和图像重建模块，支持多种图像格式处理，并提供可视化对比分析功能。

功能特性

• 完整的K-SVD字典学习流程：实现从图像块提取到字典训练的全过程
• 多任务图像处理：支持图像去噪和单图像超分辨率重建两种应用
• 灵活的参数配置：可调节字典大小、稀疏度、迭代次数等关键超参数
• 性能评估系统：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评价指标
• 可视化分析工具：提供字典原子展示、收敛曲线、处理效果对比图
• 多格式支持：兼容PNG、JPG、BMP等常见图像格式

使用方法

数据准备

1. 将干净图像训练集放入指定目录
2. 准备待处理的测试图像
3. 根据需要调整参数配置文件

运行流程

1. 执行主程序启动字典训练或图像处理
2. 系统自动完成图像预处理、字典学习、稀疏编码和重建
3. 查看生成的输出图像和性能报告
4. 分析可视化结果优化参数设置

参数配置

• 字典大小：默认256（推荐范围128-512）
• 稀疏度：默认5（控制稀疏表示的非零元素数量）
• 迭代次数：默认20（影响字典学习收敛效果）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像处理流程，包含数据读取与预处理、字典训练核心算法、稀疏编码执行、图像重建实现、结果可视化生成以及性能指标计算等核心功能模块，通过参数化配置支持不同应用场景的灵活切换。