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基于MATLAB的图像训练压缩感知字典构造系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现一种基于图像样本训练的字典构造方法，通过机器学习从训练图像中学习特征基向量，构建适用于压缩感知的稀疏表示字典。系统自动优化字典原子，提升对同类图像的稀疏表示效率，优化压缩感知性能。
详 情 说 明
基于图像训练的压缩感知字典构造系统
项目介绍
本项目实现了一种基于图像样本训练的字典构造方法，通过机器学习技术从训练图像中学习特征基向量，构建适用于压缩感知的稀疏表示字典。系统采用K-SVD字典学习算法，能够自动优化字典原子，使其能够更有效地稀疏表示同类图像数据，从而显著提升压缩感知重构质量。功能特性
- 智能字典学习：采用K-SVD算法从训练图像中自动学习特征基向量
- 稀疏表示优化：结合正交匹配追踪(OMP)算法进行稀疏编码优化
- 完整训练流程：支持从图像预处理、字典训练到性能评估的全流程
- 可视化分析：提供字典原子可视化、训练收敛曲线等直观展示
- 即插即用接口：训练完成的字典可直接用于压缩感知重构任务
使用方法
数据准备
准备多张同类型灰度图像作为训练集（支持jpg、png、bmp等格式）参数设置
配置以下超参数：- 字典大小（原子数量）
- 稀疏度约束
- 迭代次数
- 图像尺寸标准化参数
- 归一化参数
执行训练
运行主程序开始字典训练，系统将自动完成以下流程：- 图像预处理和块提取
- K-SVD字典学习迭代
- 性能评估和结果输出
结果获取
训练完成后将生成：- 字典矩阵文件（n×k维）
- 性能评估报告
- 可视化结果图表
- 压缩感知重构接口函数
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 至少4GB内存（建议8GB以上）
- 支持Windows/Linux/macOS操作系统
