MATLAB SVD灰度图像压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于奇异值分解（SVD）的灰度图像压缩技术。用户可通过交互界面灵活调整压缩比例，系统将自动重构图像并在界面中对比原始图与压缩结果。适用于学习SVD原理及图像处理应用。

详 情 说 明

基于奇异值分解的灰度图像压缩系统

项目介绍

本项目是一个基于奇异值分解（SVD）技术的灰度图像压缩系统。通过矩阵分解与重构的核心原理，实现对单通道灰度图像的有损压缩。系统允许用户通过指定保留奇异值数量或能量百分比来控制压缩程度，并提供直观的可视化对比界面和客观的质量评估指标，是理解SVD在图像处理中应用的理想教学与实践工具。

功能特性

• 核心压缩算法：采用图像矩阵的奇异值分解技术，通过截断奇异值实现数据压缩
• 灵活参数设置：支持两种压缩参数设置方式：

- 直接指定保留的奇异值数量 - 设置能量保留百分比自动确定奇异值数量

• 完整可视化：双画面对比显示原始图像与压缩后图像
• 全面性能评估：实时计算并显示压缩率、保留奇异值数量、能量保留百分比和峰值信噪比（PSNR）
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等多种常见图像格式输入
• 结果导出：支持将压缩后的图像保存为PNG格式文件

使用方法

1. 准备图像：准备需要压缩的单通道灰度图像文件
2. 设置参数：

- 方式一：直接指定需要保留的奇异值数量（范围：1至图像最小维度值） - 方式二：设置能量保留百分比（范围：1%-99%），系统自动计算合适的奇异值数量

1. 执行压缩：运行系统，获得压缩结果
2. 查看结果：在对比界面中观察压缩效果，分析各项性能指标
3. 保存结果：根据需要导出压缩后的图像文件

系统要求

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

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包含图像读取与预处理、奇异值分解计算、基于用户参数的压缩策略执行、图像重构与质量评估、对比结果可视化展示以及压缩结果文件输出等核心功能模块。该文件作为系统的入口点，协调各功能模块协同工作，确保从图像输入到结果输出的完整处理链路顺畅执行。