基于MATLAB卷积自编码网络的图像特征提取与重构系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用卷积自编码网络（CAE）实现图像的无监督特征学习与压缩重构，包含可定制的编码器（卷积+池化）和解码器（反卷积+上采样）结构，适用于图像降维与特征分析任务。

详 情 说 明

基于MATLAB卷积自编码网络的图像特征提取与重构系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MATLAB深度学习工具箱的卷积自编码网络（Convolutional Autoencoder, CAE），能够对输入的图像数据进行无监督特征学习与压缩重构。系统通过编码器（卷积+池化层）进行特征提取和降维，再通过解码器（反卷积+上采样层）实现图像重构，可广泛应用于图像去噪、降维及特征提取等计算机视觉任务。

功能特性

• 网络架构灵活：支持自定义卷积层数、滤波器数量、池化尺寸等网络结构参数
• 多格式支持：兼容灰度或RGB图像数据，支持jpg/png/bmp等常见格式
• 批量处理：可单张或批量输入图像（需统一尺寸）
• 多维输出：同时生成重构图像、瓶颈层特征向量和训练过程可视化
• 应用广泛：适用于图像去噪、数据降维、特征提取等多种场景

使用方法

1. 数据准备：将待处理图像放入指定文件夹，确保所有图像尺寸一致
2. 参数配置：根据需求设置网络层数、滤波器大小、训练周期等参数
3. 模型训练：运行主程序开始网络训练，系统自动显示损失函数变化曲线
4. 结果获取：训练完成后可获得重构图像和压缩特征向量
5. 性能评估：通过对比原始图像与重构图像评估模型效果

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Deep Learning Toolbox（深度学习工具箱）
• 推荐配置：支持CUDA的NVIDIA GPU（可显著加速训练过程）
• 内存要求：至少8GB RAM（处理大尺寸图像时建议16GB以上）

文件说明

主程序文件实现了完整的卷积自编码网络工作流程，包括图像数据读取与预处理、网络结构定义、模型训练过程控制、重构结果生成以及特征向量提取等核心功能。该文件负责协调整个系统的运行，能够根据用户设定的参数自动构建网络架构，执行训练迭代，并输出最终的图像重构效果和瓶颈层特征数据。