MATLAB非抽样小波变换信号图像压缩系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于非抽样小波变换（多孔算法），实现信号与图像的多尺度分解压缩。支持一维信号（音频、时序数据）和二维图像处理，用户可自定义小波基函数、分解层数及压缩参数，高效保留主要系数以减小数据量。

详 情 说 明

基于非抽样小波变换（多孔算法）的信号与图像压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个基于非抽样小波变换（多孔算法）的信号与图像压缩系统。该系统利用多孔算法对输入信号或图像进行多尺度分解，通过阈值处理保留主要小波系数，实现数据的稀疏表示和有效压缩。系统支持一维信号（如音频、时序数据）和二维图像（灰度或RGB）的压缩处理，并提供压缩质量评估和可视化分析功能。

功能特性

• 多格式支持：兼容一维信号（.mat文件、向量数据）和二维图像（.jpg、.png格式）
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数（如'db4'、'sym5'）、分解层数和压缩阈值
• 双模式压缩：支持全局阈值和分层阈值两种压缩策略
• 性能评估：自动计算压缩比、均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）
• 可视化分析：提供多尺度小波系数分解图和重构结果对比显示
• 无损重构：压缩后的数据可准确重构为近似原始信号/图像

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：将待压缩的信号文件或图像文件放置在指定目录
2. 设置参数：根据需要选择小波基函数、分解层数和阈值参数
3. 执行压缩：运行主程序进行小波变换和系数阈值处理
4. 查看结果：获取压缩后的数据文件、性能指标和可视化图表

参数配置示例

% 小波基函数选择：'db4', 'sym5', 'haar'等 wavelet_name = 'db4';

% 分解层数设置：通常3-5层 decomposition_level = 3;

% 压缩阈值：0-1之间的数值，值越大压缩率越高 compression_threshold = 0.1;

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、图像处理工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据读取与格式识别、小波变换参数配置、非抽样小波分解执行、小波系数阈值处理与稀疏化、信号或图像重构计算、压缩性能指标评估与分析，以及结果可视化与输出文件生成等功能模块。