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MATLAB实现的基于组稀疏编码改进KSVD图像去噪系统
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资 源 简 介
该项目利用MATLAB实现了改进的KSVD图像去噪算法，通过组稀疏编码技术将图像分块处理，使相似图像块共享稀疏表示，有效保留图像特征的同时去除噪声，提升去噪效果。
详 情 说 明
基于组稀疏编码改进的KSVD图像自适应去噪系统
项目介绍
本项目实现了一种结合组稀疏编码技术的改进型KSVD图像去噪算法。通过将图像划分为重叠块构建训练样本组，并引入组稀疏约束，使相似图像块能够共享相同的稀疏表示模式，从而提升字典原子的表征效率。系统采用自适应噪声估计与迭代优化策略，在保留图像主要特征的同时有效滤除噪声，实现了比传统KSVD方法更高的峰值信噪比（PSNR）和更好的视觉质量。
功能特性
- 先进去噪核心：采用KSVD字典学习算法与组稀疏编码相结合的技术路线
- 自适应处理：支持噪声标准差估计，可根据图像特性自动调整去噪参数
- 高质量重构：通过重叠块匹配与自适应阈值优化，确保去噪后图像细节保留完整
- 量化评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标及迭代过程可视化分析
- 灵活配置：支持块大小、字典原子数量等关键参数自定义设置
使用方法
基本调用格式
% 默认参数去噪 denoised_img = main('noisy_image.png');% 自定义参数去噪 denoised_img = main('noisy_image.jpg', 'sigma', 25, 'patch_size', 8, 'dict_size', 256);
参数说明
输入图像：含噪灰度图像（PNG/JPG/BMP格式，单通道8位深度）sigma：噪声标准差估计值（可选，默认自动估计）patch_size：图像块尺寸（可选，默认8×8像素）dict_size：字典原子数量（可选，默认256个）
输出结果
- 去噪后的重构图像（与原图同尺寸的灰度矩阵）
- 训练得到的最优稀疏字典（矩阵形式）
- 去噪过程指标报告（PSNR/SSIM值、迭代曲线、残差分布）
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
- 内存要求：建议4GB以上（处理大图像时需更大内存）
- 磁盘空间：至少500MB可用空间
文件说明
主程序文件整合了图像去噪系统的完整处理流程，主要包括图像数据读取与预处理、噪声参数估计与验证、重叠图像块划分与匹配分组、基于组稀疏约束的字典学习与优化、稀疏编码系数的求解与更新、图像重构与后处理、去噪效果评估与可视化输出等核心功能模块。该文件通过协调各算法组件的工作时序与数据交换，实现了从含噪图像输入到去噪结果输出的端到端自动化处理。
