MATLAB Sparse Representation Toolbox: PAMI Algorithms for Image and Signal Processing

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现了马毅团队在PAMI期刊上的热门稀疏表示算法，支持稀疏编码、字典学习、图像超分辨率、信号去噪、压缩感知及特征提取等功能，适用于高效的图像与信号处理任务。

详 情 说 明

基于PAMI稀疏表示算法的图像信号处理工具箱

项目介绍

本项目是基于MATLAB实现的稀疏表示算法工具箱，核心算法复现自马毅团队在IEEE PAMI期刊上提出的热门研究方法。工具箱聚焦于稀疏表示理论在图像与信号处理领域的核心应用，提供了从字典学习、稀疏编码到实际任务处理（如超分辨率、去噪）的完整算法实现与评估框架。

功能特性

• 稀疏编码与字典学习：实现K-SVD字典学习算法与正交匹配追踪(OMP)稀疏编码，能够从训练数据中自适应学习过完备字典。
• 图像超分辨率重构：基于稀疏先验，实现从低分辨率图像到高分辨率图像的重构。
• 信号去噪与压缩感知重建：支持对含噪信号（高斯白噪声、脉冲噪声）进行去噪处理，并能从少量观测数据中重构原始信号。
• 特征提取与模式识别：利用稀疏系数作为特征，服务于后续分类或识别任务。
• 性能对比分析与可视化：提供PSNR、重构误差、运行时间等量化指标，并支持原始/重构信号对比、字典原子可视化。

使用方法

1. 准备输入数据：可加载灰度/彩色图像矩阵（uint8或double类型）作为训练集，或准备一维/二维测试信号（double类型）。
2. 设置算法参数：根据任务需求配置稀疏度K、迭代次数、误差容限等关键参数。
3. 执行处理流程：调用主函数或相应模块函数进行字典学习、稀疏编码或信号重构。
4. 获取输出结果：程序将返回学习到的字典、稀疏系数、重构信号/图像，以及PSNR等性能指标，并生成可视化结果图。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox, Optimization Toolbox

文件说明

主程序文件集成了工具箱的核心处理流程，具备调用字典学习算法对输入图像数据进行训练、利用稀疏编码对测试信号进行重构、执行超分辨率与去噪等具体应用任务、计算并输出各类性能评价指标以及生成结果对比可视化图表的核心能力。