基于MATLAB的K-SVD字典学习图像压缩与去噪系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下实现基于K-SVD字典学习的图像处理系统。通过训练自适应字典捕捉图像本质特征，利用稀疏表示理论有效压缩图像数据并去除噪声，提升图像质量。

详 情 说 明

基于K-SVD字典学习的图像压缩与去噪系统

项目介绍

本项目开发了一个基于K-SVD字典学习算法的图像处理系统，利用信号的稀疏与冗余表示理论实现数字图像的压缩和去噪。系统通过训练自适应字典来捕捉图像本质特征，将图像表示为字典原子的稀疏线性组合，从而实现高效的图像压缩。同时，通过稀疏表示理论去除噪声影响，显著提高图像质量。系统支持多种标准图像格式输入，并提供压缩比、峰值信噪比等量化评估指标。

功能特性

• 自适应字典学习：采用K-SVD算法训练针对输入图像特征的自适应字典
• 高效图像压缩：利用稀疏表示理论实现高压缩比的图像压缩
• 智能图像去噪：基于稀疏表示的噪声去除，有效提高图像质量
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等标准图像格式
• 多模式处理：支持灰度图像（512×512像素以内）和彩色图像处理
• 性能评估：提供压缩比、峰值信噪比(PSNR)等量化评估指标
• 算法分析：生成详细的算法性能分析报告

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为支持的格式（JPG/PNG/BMP等），灰度图像尺寸不超过512×512像素

1. 运行主程序：

```matlab % 在MATLAB环境中运行主程序 main

1. 选择处理模式：

- 根据提示选择图像压缩或去噪功能 - 选择输入图像文件路径 - 设置相关参数（如稀疏度、噪声水平等）

1. 获取输出结果：

- 处理后的图像文件（与输入同格式） - 压缩比数据 - 峰值信噪比(PSNR)评估结果 - 算法性能分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 内存要求：建议4GB以上内存
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像预处理、字典学习训练、稀疏编码求解、图像重构重建以及性能评估分析等关键功能。具体承担图像数据的读取与格式转换、K-SVD字典学习算法的执行控制、正交匹配追踪算法在稀疏编码阶段的调用、压缩与去噪效果的重建实现，以及最终结果的质量度量和报告生成等主要任务。