MATLAB Contourlet变换图像多尺度分解与重构工具包

资 源 简 介

本MATLAB工具包实现了完整的Contourlet变换算法，通过拉普拉斯金字塔进行多尺度分解，结合方向滤波器组实现高频子带的方向性分析，支持自定义分解层数，适用于图像处理与多分辨率分析。

详 情 说 明

Contourlet变换图像多尺度分解与重构工具包

项目介绍

本项目实现了一套完整的Contourlet变换（CT）算法工具包，专门用于图像的多尺度几何分析。该工具结合拉普拉斯金字塔（LP）多尺度分解与方向滤波器组（DFB）方向局部化技术，能够将图像分解为不同尺度、不同方向的子带分量。它支持用户自定义分解层数与方向数，可广泛应用于图像压缩、图像融合、特征提取及遥感图像重建等领域。

功能特性

• 完整的Contourlet变换流程：实现从图像分解到重构的全过程
• 灵活的参数配置：支持用户自定义分解层数（如2~5层）及各层方向数（如4、8、16等2的整数次幂）
• 多尺度分析能力：通过拉普拉斯金字塔捕获图像的多尺度信息
• 方向局部化分析：利用方向滤波器组提取高频子带的方向特征
• 可视化输出：提供分解结果的可视化展示，包括各子带图像及能量分布图谱
• 重构验证：实现图像重构功能，验证变换过程的无损性与准确性

使用方法

1. 准备输入图像：准备单张灰度图像（支持.jpg、.png、.bmp等格式）
2. 设置分解参数：指定分解层数和每层的方向数
3. 运行主程序：执行主分析函数，启动分解与重构过程
4. 查看输出结果：

- 低频近似图像（1张） - 各层高频方向子带图像（数量由参数决定，如3层8方向生成21张高频子图） - 重构后的完整图像 - 子带能量分布可视化图谱

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱

文件说明

主程序文件整合了工具包的核心功能，包括图像读取与预处理、拉普拉斯金字塔多尺度分解、方向滤波器组的方向分析、各子带系数的管理与可视化、基于多级子带重构算法的图像重建，以及最终结果的可视化输出与性能评估。