基于MATLAB的图像训练压缩感知字典构造系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现一种基于图像样本训练的字典构造方法，通过机器学习从训练图像中学习特征基向量，构建适用于压缩感知的稀疏表示字典。系统自动优化字典原子，提升对同类图像的稀疏表示效率，优化压缩感知性能。

详 情 说 明

基于图像训练的压缩感知字典构造系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图像样本训练的字典构造方法，通过机器学习技术从训练图像中学习特征基向量，构建适用于压缩感知的稀疏表示字典。系统采用K-SVD字典学习算法，能够自动优化字典原子，使其能够更有效地稀疏表示同类图像数据，从而显著提升压缩感知重构质量。

功能特性

• 智能字典学习：采用K-SVD算法从训练图像中自动学习特征基向量
• 稀疏表示优化：结合正交匹配追踪(OMP)算法进行稀疏编码优化
• 完整训练流程：支持从图像预处理、字典训练到性能评估的全流程
• 可视化分析：提供字典原子可视化、训练收敛曲线等直观展示
• 即插即用接口：训练完成的字典可直接用于压缩感知重构任务

使用方法

数据准备

准备多张同类型灰度图像作为训练集（支持jpg、png、bmp等格式）

参数设置

配置以下超参数：

• 字典大小（原子数量）
• 稀疏度约束
• 迭代次数
• 图像尺寸标准化参数
• 归一化参数

执行训练

运行主程序开始字典训练，系统将自动完成以下流程：

1. 图像预处理和块提取
2. K-SVD字典学习迭代
3. 性能评估和结果输出

结果获取

训练完成后将生成：

• 字典矩阵文件（n×k维）
• 性能评估报告
• 可视化结果图表
• 压缩感知重构接口函数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了完整的字典训练流程，包含图像数据读取与预处理、训练参数配置、K-SVD算法核心实现、稀疏编码优化处理、字典性能评估分析、结果可视化展示以及应用接口生成等核心功能模块，通过模块化设计实现端到端的字典学习解决方案。