基于MATLAB的BP神经网络图像压缩重建系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于BP神经网络的图像压缩与重建系统，通过自编码器结构对灰度图像进行编码降维和解码重建，支持自定义压缩率并评估重建质量，为图像处理提供高效的深度学习解决方案。

详 情 说 明

基于BP神经网络的图像压缩与重建系统

项目介绍

本项目实现了一种基于反向传播（BP）神经网络的图像压缩与重建方法。核心思想是利用自编码器结构，通过学习图像数据的高效表示，实现对灰度图像的压缩编码与高质量重建。系统将原始图像像素数据输入神经网络，通过编码器降维得到压缩特征向量，再由解码器还原图像。用户可调整压缩率，并获取重建图像的质量评估。

功能特性

• 图像压缩：利用BP神经网络自编码器对输入图像进行非线性降维压缩。
• 图像重建：从压缩后的特征向量中恢复重建出原始图像。
• 可调压缩率：通过设定隐藏层神经元数量，灵活控制图像的压缩程度。
• 质量评估：采用峰值信噪比（PSNR）指标量化评估重建图像的质量。
• 自动化流程：提供完整的端到端处理流程，包括数据加载、网络训练、压缩重建与结果评估。

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入为256×256像素的灰度图像（单通道，像素值0-255）。
2. 设置压缩参数：在主配置中指定隐藏层神经元数量以定义压缩率。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成网络训练、图像压缩与重建过程。
4. 查看结果：获取压缩后的特征向量、重建图像、压缩比及PSNR评估指标。

系统要求

• MATLAB：需要MATLAB R2018a或更高版本运行环境。
• 深度学习工具箱：必须安装MATLAB的Deep Learning Toolbox以支持神经网络相关操作。
• 图像处理工具箱：需安装Image Processing Toolbox用于图像数据读写与处理。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括读取原始图像数据、构建并训练BP神经网络自编码器模型、执行图像压缩编码与重建过程、计算压缩比与重建图像的峰值信噪比，以及可视化展示重建结果与性能指标。