ksvd algorithm and psnr ksvd字典学习算法和改进的ksvd字典学习算法

ksvd字典学习算法和改进的ksvd字典学习算法，并自动计算psnr。

% KSVD running file
% in this file a synthetic test of the K-SVD algorithm is performed. First
% a random dictionary with normalized columns is being generated and then
% a set of data signals each as a linear combination of 3 dictionary
% element is created with noise level of 20SNR. this set is given as input
% to the K-SVD algorithm.

% a different mode for activating the K-SVD algorithm is until a fixed
% error is reached in the Sparse coding stage instead until a fixed number of coefficients is found
% （it was used by us for the
% denoising experiments）. in order to switch between those two modes just
% change the param.errorFlag （0 - for fixed number of coefficients 1 -
% until a certain error is reached）.



param.L = 3;   % number of elements in each linear combination.
param.K = 50; % number of dictionary elements
param.numIteration = 50; % number of iteration to execute the K-SVD algorithm.

param.errorFlag = 0; % decompose signals until a certain error is reached. do not use fix number of coefficients.
%param.errorGoal = sigma;
param.preserveDCAtom = 0;

%%%%%%% creating the data to train on %%%%%%%%
N = 1500; % number of signals to generate
n = 20;   % dimension of each data
SNRdB = 20; % level of noise to be added
[param.TrueDictionary D x] = gererateSyntheticDictionaryAndData（N param.L n param.K SNRdB）;
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

%%%%%%%% initial dictionary: Dictionary elements %%%%%%%%
param.InitializationMethod =  ‘DataElements‘;

param.displayProgress = 1;
disp（‘Starting to  train the dictionary‘）;

[Dictionaryoutput]  = KSVD（Dparam）;

disp（[‘The KSVD algorithm retrived ‘num2str（output.ratio（end））‘ atoms from the original dictionary‘]）;

[Dictionaryoutput]  = MOD（Dparam）;

disp（[‘The MOD algorithm retrived ‘num2str（output.ratio（end））‘ atoms from the original dictionary‘]）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件       11321  2014-12-03 17:49  ksvd\curvelet1.jpg
     文件        1915  2013-12-05 16:01  ksvd\demo1.asv
     文件        1907  2009-09-03 10:54  ksvd\demo1.m
     文件        3859  2014-12-04 10:04  ksvd\demo2.asv
     文件        3998  2014-12-04 16:21  ksvd\demo2.m
     文件        8516  2013-11-06 19:55  ksvd\demo3.asv
     文件        8504  2006-12-28 13:57  ksvd\demo3.m
     文件        5426  2007-01-24 07:53  ksvd\denoiseImageDCT.m
     文件        6046  2006-12-12 09:18  ksvd\denoiseImageGlobal.m
     文件        9088  2007-01-24 07:53  ksvd\denoiseImageKSVD.m
     文件        3246  2007-01-25 08:39  ksvd\displayDictionaryElementsAsImage.asv
     文件        3224  2007-01-25 08:39  ksvd\displayDictionaryElementsAsImage.m
     文件       15443  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping.m
     文件        1304  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_basic.m
     文件        2840  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_denoise.m
     文件        8676  2014-04-18 16:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_denoise_enhanced.asv
     文件        8888  2014-04-18 16:32  ksvd\fdct_wrapping_demo_denoise_enhanced.m
     文件        1521  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_disp.m
     文件        1338  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_recon.m
     文件        2063  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_demo_wave.m
     文件        1919  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_dispcoef.m
     文件        8647  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_param.m
     文件        8647  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_param.m~
     文件         785  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_pos2idx.m
     文件         751  2012-03-13 03:21  ksvd\fdct_wrapping_window.m
     文件        1896  2006-12-11 14:25  ksvd\gererateSyntheticDictionaryAndData.m
     文件     5749450  2005-09-21 08:35  ksvd\globalTrainedDictionary.mat
     文件       34985  2005-09-11 15:44  ksvd\house.jpg
     文件        6306  2014-12-04 11:14  ksvd\house1.jpg
     文件       16277  2012-03-13 03:21  ksvd\ifdct_wrapping.m
     文件       66614  2014-12-03 17:32  ksvd\kcfusion.jpg
............此处省略27个文件信息