基于小波变换的图像压缩与编码系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现小波变换技术，对图像进行多分辨率分析，涵盖预处理、分解、阈值处理、量化编码及重构等模块。支持Haar、Daubechies等多种小波基，实现高效图像压缩。

详 情 说 明

基于小波变换的图像压缩与编码系统的MATLAB实现

项目介绍

本项目利用离散小波变换（DWT）技术，实现了对图像的多分辨率分析与高效压缩编码。系统通过小波分解、系数阈值处理、量化编码及重构等核心步骤，有效减少图像数据量，同时保持较高的视觉质量。用户可灵活选择小波基函数与压缩参数，系统自动计算压缩比与峰值信噪比（PSNR）等指标，为图像压缩效果提供量化评估。

功能特性

• 多格式支持：支持常见图像格式（.jpg, .png, .bmp等）
• 多通道处理：可处理灰度图像（单通道）与彩色图像（RGB三通道）
• 灵活参数配置：用户可自定义小波类型（如Haar、Daubechies系列）、分解层数及阈值比例
• 阈值处理：提供软阈值与硬阈值两种系数处理方式，平衡压缩率与图像质量
• 熵编码优化：采用Huffman编码或算术编码进一步提升压缩效率
• 质量评估：自动输出压缩比、PSNR值、重建图像大小等关键指标
• 可视化分析：提供原始图像与压缩图像的对比显示，支持小波系数分布、能量保留比例等过程数据的图形化展示

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，进入图像压缩操作界面。
2. 加载图像：选择待压缩的图像文件（支持拖拽或文件浏览器导入）。
3. 设置参数：

- 选择小波基函数（如'db4'、'haar'） - 指定分解层数（通常1~5层） - 调整阈值比例（0~1之间，控制压缩强度） - 选择阈值类型（软阈值/硬阈值）

1. 执行压缩：点击压缩按钮，系统自动完成小波分解、阈值处理、编码及重构全过程。
2. 查看结果：系统显示压缩前后图像对比、PSNR与压缩比等指标，并可保存压缩图像及分析报告。

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了图像压缩的核心流程，包括图像读取与格式校验、小波变换的多层分解实现、基于阈值的系数筛选机制、量化与熵编码的集成处理、图像重构与质量评估计算，以及结果可视化界面的生成与交互控制。该文件通过模块化设计协调各功能组件，确保用户可通过统一接口完成完整的压缩工作流。