基于MATLAB的Contourlet变换图像多尺度分解重构系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现Contourlet变换，对LENA512灰度图像进行拉普拉斯金字塔分解和方向滤波器组处理，生成多尺度多方向子带系数，并完成高质量图像重构。系统包含完整的正逆向变换流程，适用于多分辨率图像分析。

详 情 说 明

基于Contourlet变换的LENA512灰度图像多尺度分解与重构系统

项目介绍

本项目实现了基于Contourlet变换的多尺度几何分析系统，专门针对标准测试图像LENA512灰度图进行拉普拉斯金字塔(LP)分解与重构。系统通过完整的DEF（方向滤波器组）分解流程，生成具有多尺度、多方向特性的子带系数，并确保逆向重构过程的数值稳定性和视觉保真度。项目重点优化了滤波器组参数配置和重构算法，为图像多尺度分析提供了可靠的工具。

功能特性

• 多尺度分解: 支持可配置层数的拉普拉斯金字塔分解（默认3层）
• 方向分析: 每层支持可调方向数的方向滤波器组分解
• 系数可视化: 生成各级子带系数矩阵及方向子带能量分布图
• 高质量重构: 实现基于Contourlet逆变换的图像重构，提供PSNR质量评估
• 误差分析: 输出完整的分解与重构过程误差分析报告
• 参数可调: 支持灵活的滤波器组参数配置，便于算法调试

使用方法

1. 准备输入: 确保LENA512灰度图像以矩阵格式准备就绪
2. 参数设置: 在配置文件中设置分解层数和方向滤波器组参数
3. 执行分解: 运行主程序开始多尺度分解过程
4. 查看结果:

- 查看生成的子带系数矩阵 - 分析方向子带能量分布可视化图 - 评估重构图像质量（PSNR指标） - 查阅误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB）
• 支持矩阵运算的CPU

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像加载与预处理、Contourlet变换参数初始化、拉普拉斯金字塔多尺度分解执行、方向滤波器组方向分析处理、各子带系数的提取与存储、逆变换图像重构计算、重构质量PSNR评估分析、分解结果可视化图形生成以及误差分析报告自动输出等功能。