MATLAB实现基于OMP算法的Lena图像稀疏重构与PSNR评估系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现正交匹配追踪(OMP)算法，对256×256标准Lena灰度图像进行稀疏表示和重构，直观展示原始与重构图像的视觉对比，并自动计算峰值信噪比(PSNR)以量化重构质量。适用于信号处理与图像压缩研究。

详 情 说 明

基于OMP算法的Lena图像稀疏重构与PSNR评估系统

项目介绍

本项目实现了基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像稀疏表示与重构系统，以经典的256×256 Lena灰度图像作为测试对象。系统通过稀疏表示理论，将图像在特定基下的稀疏系数进行提取，并利用OMP算法实现高质量图像重构。项目集成了完整的图像质量评估体系，通过峰值信噪比(PSNR)等指标定量分析重构效果，为稀疏表示理论的学习和研究提供实践平台。

功能特性

• OMP算法实现: 完整实现正交匹配追踪算法，支持稀疏度参数调节
• 图像处理: 自动处理标准Lena图像，支持原始图像与重构图像的对比展示
• 质量评估: 计算重构图像与原始图像之间的PSNR值，提供客观质量评价
• 可视化分析: 包含稀疏系数分布、重构过程收敛曲线等完整的可视化展示
• 参数可调: 支持测量矩阵选择、稀疏度设置、迭代次数控制等参数调节
• 性能统计: 提供算法运行时间、重构误差等详细统计信息

使用方法

1. 运行主程序文件，系统将自动加载Lena测试图像
2. 根据需要调整稀疏度参数（默认值为图像尺寸的10%）
3. 选择测量矩阵类型（随机高斯矩阵或DCT基等）
4. 设置迭代次数或收敛条件参数
5. 系统将自动执行OMP算法并显示重构结果
6. 查看生成的对比图像、收敛曲线和PSNR评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持标准图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像数据的读取与预处理、正交匹配追踪算法的完整执行流程、重构图像的质量评估计算，以及结果可视化图表的生成。该文件整合了稀疏表示、信号重构和性能评估的全部模块，提供了完整的算法演示和数据分析功能。