MATLAB多级离散小波变换图像分析与重构质量评估工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于多级离散小波变换的图像分析与重构。支持三级及以上二维小波分解，进行多分辨率特征提取，并通过逆变换重构图像。系统自动计算重构图像与原始图像的峰值信噪比(PSNR)，为图像处理质量提供量化评估。

详 情 说 明

基于多级离散小波变换的图像分析与重构质量评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于二维离散小波变换(DWT2)的图像多分辨率分析与重构质量评估系统。系统能够对输入的图像进行三级或以上的小波分解，提取不同尺度下的细节特征，并通过逆变换实现图像重构。同时，系统计算重构图像与原图之间的峰值信噪比(PSNR)来量化评估重构质量，并提供完整的可视化分析结果。

功能特性

• 多级小波分解：支持三级或以上的二维离散小波变换分解
• 多分辨率分析：提取不同尺度下的水平、垂直和对角细节特征
• 高质量重构：通过小波逆变换精确重建原始图像
• 质量评估：计算PSNR指标客观评价重构质量
• 可视化展示：提供小波分解系数图谱、重构对比图、能量分布统计
• 灵活参数配置：支持多种小波基函数选择和自定义分解级数
• 预处理支持：可选灰度化处理以适应不同分析需求

使用方法

1. 准备输入图像：将待分析的图像文件放置在指定目录
2. 设置参数：选择小波基函数（如haar、db4、sym8等），设定分解级数（建议≥3级）
3. 执行分析：运行主程序开始小波分解与重构过程
4. 查看结果：系统将输出PSNR数值、可视化图谱和统计信息
5. 结果保存：所有分析结果和图像可导出保存供进一步研究使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 存储空间：500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像读取与预处理、小波基函数参数配置、多级二维离散小波变换分解执行、小波系数提取与分析、图像重构算法实现、PSNR质量评估计算、以及多种可视化结果的生成与展示。该文件通过模块化设计实现了完整的图像小波分析工作流程，用户可通过调整输入参数灵活控制分析过程。