基于MATLAB的PCA图像压缩与重构系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于主成分分析(PCA)的图像压缩技术，通过降维处理保留图像主要特征，实现高效数据压缩与高质量图像重构，适用于图像存储和传输场景。

详 情 说 明

基于主成分分析的图像压缩与重构系统

项目介绍

本项目利用主成分分析（PCA）技术对输入的图像数据进行降维压缩处理，通过保留主要特征成分实现图像数据的高效压缩。系统能够将压缩后的数据进行存储或传输，并支持通过逆变换重构还原出原始图像。该方案在保证图像质量的前提下显著减少数据存储空间，适用于图像存储优化和传输效率提升场景。

功能特性

• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式输入
• 图像类型兼容：支持灰度图像和彩色图像处理
• 高效压缩：通过PCA降维技术实现高压缩率
• 质量保证：重构图像保留主要视觉特征
• 完整输出：提供压缩数据文件、重构图像、压缩率报告和质量评估指标

使用方法

1. 准备待压缩的图像文件（单张或序列）
2. 运行主程序，选择输入图像路径
3. 设置期望的压缩参数（如保留主成分数量）
4. 系统自动执行压缩处理并生成输出文件
5. 查看压缩率报告和重构质量评估结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理大图像时建议8GB以上）
• 足够的磁盘空间存储中间文件

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、PCA模型训练与降维计算、压缩数据序列化存储、图像重构逆变换实现，以及压缩性能与重构质量的量化评估与报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作。