MATLAB实现的基于自适应K-SVD字典训练的图像去噪与超分辨率增强系统

资 源 简 介

该项目采用K-SVD算法构建自适应字典，利用稀疏表示理论优化字典原子，显著提升图像去噪与超分辨率重建效果。支持多尺度图像块处理，提供完整训练与测试流程，用户可灵活调整参数以优化字典性能。

详 情 说 明

基于自适应K-SVD字典训练的图像去噪与超分辨率增强系统

项目介绍

本项目实现了基于K-SVD算法的自适应字典训练系统，通过稀疏表示理论优化字典原子，有效提升图像去噪和超分辨率重建的性能。系统采用多尺度图像块处理技术，包含完整的字典训练流程和图像增强测试模块。用户可通过自定义参数进行字典优化，项目采用模块化设计，提供详细的示例代码和可视化结果展示，便于学习研究和二次开发。

功能特性

• 自适应字典训练: 采用K-SVD字典学习算法，根据训练数据自适应优化字典原子
• 稀疏编码优化: 使用正交匹配追踪(OMP)算法进行高效的稀疏表示
• 多尺度处理: 支持多尺度图像块提取与处理，增强算法适应性
• 双模式处理: 支持图像去噪和超分辨率重建两种增强模式
• 性能评估: 提供PSNR和SSIM定量评价指标，客观评估处理效果
• 可视化分析: 生成训练过程收敛曲线和结果对比图，便于性能分析

使用方法

训练阶段

1. 准备训练图像数据集（支持JPG/PNG/BMP格式）
2. 配置训练参数（字典大小、稀疏度、迭代次数等）
3. 运行字典训练程序，生成优化的字典文件（.mat格式）

测试阶段

1. 加载预训练字典文件
2. 输入待处理图像（支持单张或多张灰度/彩色图像）
3. 选择处理模式（去噪或超分辨率增强）
4. 获取处理结果和性能评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：8GB及以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主要入口，实现了系统的核心控制流程，包括字典训练模块的初始化与执行、图像处理任务的调度管理、参数配置与验证、结果可视化生成以及性能指标计算与输出等功能。该文件整合了各个功能模块，为用户提供统一的操作接口。