基于MATLAB的压缩感知图像去噪系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于压缩感知理论的图像去噪系统，通过稀疏表示与优化重构算法高效去除高斯噪声、椒盐噪声等。系统涵盖噪声建模、字典学习、稀疏编码、重构评估全流程，为图像处理提供可靠解决方案。

详 情 说 明

压缩感知图像去噪系统

项目介绍

本项目基于压缩感知理论，实现了一种高效的图像去噪系统。通过稀疏表示和优化重构算法的结合，能够有效去除图像中的多种类型噪声。系统提供了从噪声建模到性能评估的完整处理流程，兼顾理论严谨性与实用价值。

功能特性

• 完整处理流程：包含噪声建模、字典学习、稀疏编码、优化重构和性能评估的全套解决方案
• 多噪声类型支持：可处理高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型
• 自适应噪声估计：采用自适应噪声方差估计技术，提升去噪效果
• 先进重构算法：基于正交匹配追踪（OMP）优化重构算法
• 多维评估体系：提供PSNR、SSIM、重构误差等定量指标及可视化对比

使用方法

基本调用

% 读取含噪图像 noisy_img = imread('noisy_image.jpg');

% 默认参数去噪（高斯噪声） denoised_img = main(noisy_img);

高级参数设置

% 自定义参数去噪 params.noise_type = 'salt_pepper'; % 噪声类型 params.noise_level = 0.05; % 噪声强度 params.sparsity = 50; % 稀疏度阈值 params.max_iter = 100; % 最大迭代次数

denoised_img = main(noisy_img, params);

输出结果

系统返回：

• 去噪后的图像矩阵（uint8格式）
• 性能评估报告（PSNR、SSIM、重构误差）
• 三图对比可视化（原始/含噪/去噪图像）
• 算法运行时间统计

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：4GB以上
• 支持图像格式：JPG、PNG、BMP

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理能力，包括图像预处理、噪声特性分析、基于DCT/DWT字典的稀疏变换处理、正交匹配追踪算法执行、去噪图像重构、质量评估指标计算以及结果可视化输出等功能模块的统筹协调。该文件作为系统入口，负责整合各算法模块并控制完整的去噪流程执行。