基于SVD的BMP图像压缩MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于奇异值分解（SVD）的BMP图像可调节压缩算法。用户可自定义压缩比，通过保留主奇异值实现高质量图像压缩，支持压缩前后效果对比与压缩率计算。

详 情 说 明

基于SVD的图像压缩算法实现与验证（BMP格式）

项目介绍

本项目实现了基于奇异值分解（SVD）的BMP图像可调节压缩算法。通过矩阵分解技术，系统能够根据用户设定的压缩参数，智能保留图像主要特征值，在保证视觉质量的前提下显著减小存储空间。项目提供完整的压缩流程，包括图像处理、参数调节、质量评估和效果对比等功能。

功能特性

• 智能压缩：采用SVD算法实现图像矩阵的最优近似，支持通过保留奇异值数量或压缩百分比两种方式调节压缩比
• 格式支持：完整兼容24位真彩色和8位灰度BMP图像
• 质量评估：内置PSNR峰值信噪比计算，量化评估压缩质量
• 可视化对比：提供原始图像与压缩图像的并排对比显示
• 详细报告：输出压缩参数报告，包括压缩比、大小对比和能量保留百分比

使用方法

1. 准备输入：将待压缩的BMP格式图像放置在指定目录
2. 设置参数：运行程序后根据提示输入压缩参数（奇异值数量或压缩百分比）
3. 执行压缩：程序自动进行SVD分解和图像重建
4. 查看结果：获取压缩后的BMP图像及相关评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件集成了完整的图像压缩处理流程，包含以下核心功能：图像数据读取与解析、奇异值分解计算、压缩参数处理、矩阵重构优化、质量指标评估、结果图像生成以及对比可视化展示。通过协调各算法模块，实现从原始图像到压缩结果的端到端处理。