MATLAB基于PCA的人脸图像压缩与重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现人脸图像的PCA压缩与重建，包括灰度预处理、尺寸标准化、特征提取和降维重建。通过保留主要成分，实现高效压缩并保证重建质量。

详 情 说 明

基于PCA的人脸图像压缩与重建系统

项目介绍

本项目实现了一个基于主成分分析（PCA）的人脸图像压缩与重建系统。系统能够对人脸图像进行预处理、特征提取、压缩存储和高质量重建，并通过量化指标评估压缩重建效果。该系统展示了PCA算法在图像压缩领域的有效应用，实现了在保持主要人脸特征的前提下显著减少数据存储空间的目标。

功能特性

• 图像预处理：自动将输入的人脸图像转换为灰度图并进行尺寸标准化
• PCA特征提取：通过特征值分解提取人脸图像的主要特征向量（特征脸）
• 智能压缩：利用选定数量的主成分实现图像数据的降维压缩
• 高质量重建：基于压缩后的特征数据准确重建近似原始图像的人脸
• 效果评估：提供MSE（均方误差）、PSNR（峰值信噪比）等客观质量指标
• 可视化对比：生成原始图像与重建图像的并排对比显示

使用方法

1. 准备数据：将人脸图像数据集放置在指定目录，支持jpg、png、bmp等常见格式
2. 参数配置：设置图像目标尺寸和PCA主成分数量（控制压缩率）
3. 运行系统：执行主程序开始训练和测试流程
4. 结果分析：查看生成的压缩比报告、质量评估指标和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 足够的内存空间（取决于图像数据集大小）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像数据读取与预处理、PCA模型训练、特征空间构建、图像压缩与重建操作、质量评估计算以及结果可视化输出。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供完整的端到端处理功能。