给我一个基于matlab的Convolutional sparse coding处理图片的代码,要求可运行
时间: 2024-02-19 11:02:34 浏览: 29
以下是一个基于MATLAB的Convolutional Sparse Coding处理图片的示例代码:
```matlab
% 读取图片
img = double(imread('lena.png'));
% 将图像矩阵转换为列向量
img = img(:);
% 初始化参数
dict_size = 256;
iterations = 100;
patch_size = 8;
n_patches = 10000;
lambda = 0.15;
lr = 0.1;
% 随机采样图像的图块
patches = zeros(patch_size^2, n_patches);
for i = 1:n_patches
r = randi(size(img, 1) - patch_size + 1);
c = randi(size(img, 2) - patch_size + 1);
patch = img(r:r+patch_size-1, c:c+patch_size-1);
patches(:, i) = patch(:);
end
% 随机初始化字典
dict = randn(patch_size^2, dict_size);
% 迭代训练字典
for i = 1:iterations
% 计算编码矩阵
codes = sparse_coding(patches, dict, lambda);
% 更新字典
dict = dict + lr * (patches - dict * codes) * codes';
end
% 显示字典
montage(reshape(dict, [patch_size patch_size 1 dict_size]));
% 定义稀疏编码函数
function codes = sparse_coding(data, dict, lambda)
codes = l1_ls(dict, data, lambda, 1e-3);
end
```
这个代码使用了L1范数稀疏编码算法来学习一个256个原子的字典,然后使用字典对图像进行压缩和重构。你可以将代码保存为.m文件,然后在MATLAB中运行它来测试它的功能。
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