MATLAB图像分析：基于K-L变换的特征提取与重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现经典的K-L（Karhunen-Loève）变换，能够对输入的灰度图像进行协方差矩阵分析、特征向量提取和主成分分解，支持图像数据的压缩重建，并提供变换前后的可视化对比及重建误差量化分析，适用于图像特征研究及教学演示。

详 情 说 明

基于K-L变换的经典图像特征分析系统

项目介绍

本项目是一个基于K-L（Karhunen-Loève）变换的图像特征分析系统。系统能够对输入的经典灰度图像进行K-L变换分析，实现图像的主成分分解与重建，并提供详细的误差分析和特征统计。

功能特性

• 图像预处理：自动将彩色图像转换为灰度图像
• 协方差矩阵计算：计算图像数据的协方差矩阵
• 特征向量提取：通过特征值分解提取主成分特征向量
• 图像重建：基于指定数量的主成分进行图像重建
• 可视化分析：提供变换前后图像对比和特征值分布直方图
• 误差分析：计算重建图像的均方误差和峰值信噪比

使用方法

1. 准备输入图像（支持jpg/png/bmp格式）
2. 运行程序，可选择指定保留的主成分数量（默认10个）
3. 查看生成的对比图像和分析报告
4. 分析特征值分布和主成分贡献率统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议4GB以上
• 图像分辨率：建议使用标准尺寸（如512×512像素）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括图像的读取与预处理、协方差矩阵的计算、特征值分解与排序、主成分的选择与重建、结果的可视化展示以及误差指标的统计分析。程序通过模块化设计完成了从图像输入到分析报告输出的完整流程。