基于KSVD的图像稀疏编码算法与性能基准分析软件
本文的主要内容为：
1）给出了字典学习和稀疏表示的基本原理和优化模型，并详细设计了K-SVD算法的实现流程。
2）利用Matlab和GUI,开发了一个KSVD图像稀疏表示和K-SVD的图像去噪算法的演示程序。
3） 通过不同图像进行实验，本文分析了KSVD算法中正则化参数、迭代次数和字典大小对图像稀疏表示和去噪性能的影响。最后给出了KSVD去噪算法与经典去噪算法的性能比较。实验表明：正则化参数和字典大小以及迭代次数的选择是和噪声大小有关的， KSVD算法的去噪能力和其他算法相比，实验得到的效果是比较好的。
关键词 稀疏编码 字典更新 图像去噪 重构。
毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
Title Analysis software of image sparse coding algorithm and performance benchmark based on KSVD algorithm
Abstract
Image sparse representation theory is the research hotspot in image processing and representation. As a kind of representation method based on the sparsedictionary learning, K-SVD is an important algorithm,cause the majority of researchers interested in. The basic principle, this paper studies the K-SVD algorithm design,programming and experiment analysis, validity and thedenoising experiments K-SVD algorithm based on image.
The main contents of this article:
1) the basic principle and optimization model of a givendictionary learning and sparse representation, and the detailed design of the implementation process of K-SVD algorithm.
2) using Matlab and GUI, image denoising algorithmdeveloped a KSVD image sparse representation and K-SVD demonstration program.
3) the experiment through different images, this paper analyses the effect of the regularization parameter, the number of iterations and the dictionary size KSVD algorithm for sparse representation of image and thedenoising performance. the performance comparison of KSVD denoising algorithm and classical denoising algorithm.
Keyword：sparse coding dictionary learning image denoising reconstruction。
目 次
目 次 I
1 引言（或绪论） 1
1.1 研究背景与意义 1
1.2 国内外研究现状概述 3
1.3 本论文的章节结构与主要工作 4
2 图像稀疏表示与字典学习基本理论与算法 5
2.1 灰度图像算法 5
2.2 稀疏编码 7
2.3 字典更新 11
2.4 图像重构 14
2.5 对于本章前几节补充说明 15
2.6 本章小结 15
3 利用KSVD算法进行图像去噪的具体程序实现 17
3.1 Ksvd算法去噪流程概述 17
3.2 简单程序的实现 19
3.3 GUI界面 20
3.4 本章小结 23
4 KSVD算法中参数的影响以及它和其他算法的比较 24
上一篇：基于安卓手机的语音通讯软件设计