利用MATLAB的压缩解压程序编写，基于小波变换…

资 源 简 介

利用MATLAB的压缩解压程序编写，基于小波变换…

详 情 说 明

基于小波变换和零树算法的MATLAB图像压缩解压缩实现

小波变换在图像压缩领域具有显著优势，能够有效捕捉图像中的局部特征。结合零树算法(EZW)的编码策略，可以进一步提升压缩效率。

系统工作原理： 首先对原始图像进行多级小波分解，得到不同尺度的子带系数。低频分量包含图像主要信息，高频分量则反映细节特征。零树算法利用小波系数的层级相关性，通过树状结构高效编码重要系数。

实现流程： 小波分解阶段选择适合的双正交小波基 对变换后的系数进行阈值量化 采用零树结构编码，利用父子系数间的相关性 对重要系数进行自适应算术编码 解压时逆向执行上述过程

技术优势： 保持较高压缩比的同时减少视觉失真 支持渐进式传输解码 计算复杂度适中，适合MATLAB环境实现

该方法特别适用于需要平衡压缩率和质量的医学图像、遥感图像等应用场景。通过调整小波基和量化参数，可以灵活控制压缩效果。