基于MATLAB的KL变换图像压缩系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于Karhunen-Loève变换的图像压缩算法。通过主成分分析构建最优变换基，实现图像能量集中表达，在保持视觉质量的同时显著提升压缩效率。系统支持图像可视化处理。

详 情 说 明

基于主成分分析的图像KL变换压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种基于Karhunen-Loève变换（KL变换）的图像压缩算法。通过计算图像协方差矩阵的特征向量构建变换基，将图像投影到特征空间实现能量集中，并通过保留主要成分实现高压缩比。系统提供完整的图像压缩流程，包括可视化对比、参数调整和重建质量评估功能。

功能特性

• KL变换压缩核心算法：基于协方差矩阵特征分解的主成分分析技术
• 灵活参数配置：支持自定义分块尺寸（默认8×8）和主成分保留数量/能量阈值
• 多格式图像支持：兼容.jpg、.png、.bmp等标准图像格式
• 可视化对比分析：并排显示原始图像与重建图像效果
• 量化质量评估：提供PSNR、MSE等客观质量指标计算
• 能量分布可视化：生成特征值分布直方图，直观展示能量集中特性

使用方法

1. 准备图像：将待压缩图像文件放置于指定目录
2. 参数设置：根据需要调整分块尺寸和主成分保留比例
3. 执行压缩：运行主程序启动KL变换压缩流程
4. 结果分析：查看生成的对比图像、压缩参数报告和质量评估数据

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了完整的图像KL变换压缩流程，主要实现以下核心功能：图像数据读取与预处理、分块处理与协方差矩阵计算、特征值分解与主成分选择、KL正变换与逆变换执行、压缩图像重建与质量评估、结果可视化与报告生成。该文件通过模块化设计将各算法环节有机衔接，为用户提供一站式的图像压缩解决方案。