基于Karhunen-Loève变换的图像特征提取MATLAB项目

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于KL变换（主成分分析）的图像特征提取系统。系统能够处理经典图像（如Lena图像），通过KL变换提取图像的主要特征成分，实现图像数据的降维和关键信息提取。

详 情 说 明

基于Karhunen-Loève变换的经典图像特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Karhunen-Loève变换（又称主成分分析PCA）的图像处理系统。该系统能够对输入的经典图像进行KL变换处理，通过提取图像的主要特征成分，实现图像特征降维、图像压缩和图像去噪等功能。系统采用完整的处理流程，包括图像预处理、协方差矩阵计算、特征值分解、主成分提取和变换结果可视化。

功能特性

• 图像预处理：支持多种格式图像输入，自动进行灰度化处理
• KL变换核心计算：实现协方差矩阵计算、特征值分解等关键算法
• 主成分分析：可自定义保留的主成分数量，实现特征空间变换
• 多维度可视化：提供原始图像与变换结果的对比显示
• 分析报告生成：输出特征值分布图、主成分贡献率分析报告
• 性能评估：包含重构图像质量评估（PSNR值和重构误差）
• 降维效果展示：支持不同主成分数量下的重构效果对比

使用方法

1. 基本使用：直接运行主程序，系统将默认使用512×512像素的Lena测试图像
2. 参数配置：

- 可通过修改参数指定主成分保留数量（默认保留前k个主要成分） - 可设置是否显示变换过程中的中间结果

1. 自定义输入：支持替换为其他.jpg、.png或.bmp格式的图像文件
2. 结果查看：程序运行后将自动显示所有分析结果和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于处理高分辨率图像）
• 支持Windows、Linux或macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括图像读取与预处理、KL变换的核心算法实现、特征值分解与主成分提取、多种结果的可视化展示以及重构图像的质量评估分析。该文件通过模块化的设计实现了从数据输入到结果输出的完整工作流程，用户可通过修改相应的参数配置来定制不同的处理需求。