基于MATLAB的K-SVD图像稀疏表示与去噪系统

资 源 简 介

本项目实现基于K-SVD算法的图像处理系统，通过字典学习自动构建特征适配字典，支持图像稀疏表示和高效去噪。MATLAB环境提供完整实现，包含字典训练、稀疏编码和去噪模块。

详 情 说 明

基于K-SVD算法的图像稀疏表示与去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K-SVD（K-means Singular Value Decomposition）算法的图像处理系统。该系统通过字典学习技术自动构建适应图像特征的稀疏字典，并利用该字典对含噪图像进行有效的去噪处理。系统支持灰度图像和彩色图像的处理，提供完整的字典学习、稀疏编码、图像去噪和分析功能，能够有效保持图像细节特征的同时去除噪声。

功能特性

• 自适应字典学习：采用K-SVD算法从训练图像中学习优化的稀疏字典
• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等多种噪声类型
• 双模式图像处理：支持灰度图像和彩色图像的去噪处理
• 稀疏编码优化：使用OMP（正交匹配追踪）算法进行高效的稀疏编码
• 可视化分析：提供字典可视化、重构效果对比、稀疏系数分布等分析功能
• 量化评价：输出PSNR、SSIM等客观评价指标进行性能评估

使用方法

基本流程

1. 准备训练数据：选择干净的训练图像用于字典学习
2. 设置参数：配置字典大小、稀疏度、迭代次数等参数
3. 添加噪声：对测试图像添加指定类型和强度的噪声
4. 训练与去噪：执行字典学习并对待去噪图像进行处理
5. 结果分析：查看去噪效果和性能指标

参数配置

• 字典大小：通常设置为64-256，影响字典的表达能力
• 稀疏度：控制稀疏系数非零元素的数量
• 迭代次数：K-SVD算法的训练迭代次数
• 噪声方差：指定噪声的强度参数

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPEG、PNG、BMP）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含图像数据读取与预处理、噪声模拟添加、字典训练学习、稀疏编码求解、图像重构还原、性能指标计算以及结果可视化展示等完整功能模块，实现了从输入到输出的端到端图像去噪处理管线。