基于K-SVD字典学习的MATLAB图像稀疏表示与压缩去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于K-SVD字典学习的数字图像稀疏表示与压缩去噪系统。通过K-SVD算法构建自适应字典，对图像进行稀疏变换，有效提升图像压缩比和去噪效果，适用于图像处理和计算机视觉应用。

详 情 说 明

基于K-SVD字典学习的数字图像稀疏表示与压缩去噪系统

项目介绍

本项目实现了一个基于K-SVD字典学习算法的数字图像处理系统，能够对图像进行稀疏表示，从而实现高效的图像压缩和噪声去除功能。系统通过字典学习获得自适应基函数，相比传统固定基变换，能更好地稀疏表示图像特征，在保证重建质量的前提下实现更高的压缩比和去噪效果。

功能特性

• 字典学习：使用K-SVD算法从图像块中学习自适应字典
• 稀疏编码：通过OMP等算法实现图像的稀疏表示
• 图像压缩：利用稀疏表示实现高效图像压缩，支持压缩率控制
• 图像去噪：基于稀疏表示的噪声分离技术
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评估指标
• 可视化分析：支持稀疏系数、字典原子等可视化显示

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理图像放置于指定目录
2. 参数配置：根据需求调整字典大小、稀疏度等参数
3. 执行处理：运行主程序开始字典学习和图像处理
4. 结果保存：处理后的图像和性能指标将自动保存

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：8GB及以上
• 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主要控制逻辑和核心算法流程，包括图像数据读取与预处理、K-SVD字典学习过程控制、稀疏编码与重建操作、图像压缩和去噪功能实现、处理结果的可视化展示以及性能指标的计算与输出。该文件作为系统的入口点，协调各个功能模块的协同工作。