基于MATLAB的K-SVD字典学习图像缺损修复系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现K-SVD字典学习算法，能够自动识别并修复图像中的缺损区域（如划痕、遮挡等）。系统结合稀疏表示与OMP算法，通过自适应字典重建高质量图像。

详 情 说 明

基于K-SVD字典学习的图像缺损修复系统

项目介绍

本项目是一个基于K-SVD字典学习算法的图像缺损修复系统。系统能够自动识别图像中的缺损区域（如划痕、噪声遮挡等），通过稀疏表示理论构建自适应字典，利用正交匹配追踪(OMP)算法求解稀疏系数，最终实现对缺损像素的高质量重建。该系统特别适用于老照片修复、医学图像去噪等场景。

功能特性

• 智能缺损识别：支持通过二值掩膜精确指定图像缺损区域
• 自适应字典学习：采用K-SVD算法从图像完好区域学习最优字典原子
• 稀疏编码优化：使用OMP算法求解稀疏系数，保证重建质量
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等多种图像格式
• 参数可配置：允许用户自定义字典大小、稀疏度、迭代次数等关键参数
• 结果可视化：提供修复过程可视化（字典原子展示、稀疏系数分布）
• 质量评估：自动生成修复质量评估报告（PSNR、SSIM指标）

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入数据：

- 待修复的灰度/彩色图像 - 缺损区域二值掩膜（白色表示缺损区域，黑色表示完好区域）

1. 参数配置（可选）：

- 字典大小：控制字典原子的数量 - 稀疏度：限制稀疏系数的非零元素个数 - 迭代次数：设置K-SVD算法的迭代轮数

1. 运行修复程序：系统将自动完成字典学习、稀疏编码和图像重建

1. 获取输出结果：

- 完整修复后的图像 - 修复过程可视化图 - 修复质量评估报告 - 训练得到的自适应字典矩阵

代码调用示例

% 基本参数设置 image_path = 'damaged_image.jpg'; mask_path = 'damage_mask.png'; dict_size = 256; % 字典大小 sparsity = 10; % 稀疏度 iterations = 50; % 迭代次数

% 运行图像修复 main(image_path, mask_path, dict_size, sparsity, iterations);

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议使用64位操作系统

硬件建议

• 内存：8GB及以上（处理大图像时建议16GB）
• 处理器：Intel i5或同等性能以上
• 硬盘空间：至少1GB可用空间

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、缺损区域检测与分割、基于K-SVD算法的字典学习训练、使用正交匹配追踪方法进行稀疏系数求解、缺损区域的像素重建与填充、修复结果的质量评估指标计算，以及最终修复图像和各类分析结果的可视化输出功能。