基于稀疏编码的MATLAB图像处理与压缩系统

资 源 简 介

本项目实现基于稀疏编码的图像处理算法，通过字典训练学习图像稀疏表示，支持图像压缩编码、去噪和重建功能。系统包含完整的字典训练与稀疏编码模块，适用于图像处理与压缩应用。

详 情 说 明

基于稀疏编码的图像处理与压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种基于稀疏编码的图像处理算法，能够对输入图像进行稀疏表示学习与重构。系统通过学习图像的稀疏字典，实现图像的高效压缩编码，同时支持基于稀疏表示的图像去噪和重建功能。系统包含字典训练模块、稀疏编码模块和图像重构模块，可应用于图像压缩存储、噪声图像恢复等场景。

功能特性

• 字典训练：使用K-SVD算法从训练图像集中学习过完备字典
• 稀疏编码：采用正交匹配追踪(OMP)算法获得图像的稀疏表示
• 图像重构：基于稀疏表示的最小二乘重构算法重建图像
• 图像压缩：通过稀疏表示实现图像的高效压缩编码
• 图像去噪：利用稀疏表示的特性实现噪声图像恢复
• 性能评估：提供压缩比、重构误差(PSNR)等量化指标

使用方法

训练阶段

输入多张标准图像（如512×512像素的灰度图像）组成的训练集，设置字典大小、迭代次数等参数，系统将输出学习得到的过完备字典矩阵（存储为.mat文件）。

编码阶段

输入待处理的单张或多张图像（支持BMP、JPEG、PNG等常见格式），设置稀疏度阈值等参数，系统将输出图像的稀疏表示系数矩阵。

重构阶段

基于学习得到的字典和稀疏系数，系统可重构出与原图同尺寸的图像文件，并提供压缩比、PSNR等性能指标评估。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括字典学习、稀疏编码和图像重构三大功能模块。该文件实现了从图像数据加载、参数配置到算法执行和结果输出的完整处理链路，支持用户通过简单配置即可完成图像稀疏表示的训练、编码和重建任务，同时提供性能评估和可视化结果显示功能。