基于OMP优化的图像去噪系统MATLAB实现与对比分析

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像去噪系统，包含噪声抑制与图像重构功能。系统对比分析了OMP、ITH及BP三种算法的性能，为图像处理研究提供实用工具。

详 情 说 明

基于OMP优化的图像去噪系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于正交匹配追踪算法的图像去噪系统，针对含噪图像进行噪声抑制和图像重构。系统通过建立稀疏表示模型，利用正交匹配追踪算法、迭代硬阈值算法和基追踪算法对图像进行重构和去噪处理，并对三种算法进行性能对比分析。

功能特性

• 多算法实现：完整实现了OMP、迭代硬阈值和基追踪三种图像去噪算法
• 噪声类型支持：支持高斯噪声和椒盐噪声等多种噪声类型
• 参数可配置：可灵活设置稀疏度、迭代次数、噪声水平等参数
• 性能评估：提供PSNR、SSIM、重构误差等定量评价指标
• 可视化分析：生成算法性能对比图、收敛曲线和计算时间统计

使用方法

1. 准备原始灰度图像（二维数组，数值范围0-255）
2. 设置算法参数（稀疏度K、迭代次数、噪声方差等）
3. 选择需要测试的算法标志位
4. 运行主程序进行图像去噪处理
5. 查看输出的去噪图像和性能指标结果
6. 分析生成的对比图表和收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像噪声添加、三种去噪算法的执行控制、性能指标计算以及结果可视化。具体包含噪声图像生成、算法参数初始化、稀疏表示模型构建、迭代优化过程管理、重构质量评估和对比分析图表的生成等功能模块。