基于MATLAB的Haar小波图像压缩重构误差评估系统

资 源 简 介

本项目实现了一个基于Haar小波的图像压缩与重构系统，支持多级小波分解、系数量化及重构误差分析。通过计算均方误差(MSE)评估压缩效果，适用于图像处理算法研究及压缩性能验证。

详 情 说 明

基于Haar小波的图像压缩重构误差评估系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Haar小波的图像压缩与重构系统，主要用于评估小波变换在图像压缩过程中的重构误差。系统通过二维离散小波变换对图像进行多级分解，对变换系数进行量化处理，然后通过逆变换重构图像，最后计算并可视化分析重构图像与原始图像之间的误差指标。

功能特性

• 图像预处理：支持标准图像格式读取与数据格式转换
• 多级小波分解：基于Haar小波基的可配置层级分解（默认3层）
• 系数量化处理：可调节量化阈值参数，控制压缩程度
• 图像重构：通过逆小波变换恢复压缩后的图像
• 误差评估：计算均方误差(MSE)和信噪比(SNR)量化指标
• 可视化分析：并排显示原始图像、重构图像及误差分布图
• 参数可配置：支持分解层数和量化阈值的灵活调整

使用方法

1. 准备输入图像文件（如Fig8.23.jpg）
2. 设置小波分解层数参数（默认值为3）
3. 调整量化阈值参数控制压缩强度
4. 运行主程序，系统将自动执行以下流程：

- 读取并预处理输入图像 - 执行Haar小波多级分解 - 量化小波变换系数 - 逆变换重构图像 - 计算MSE和SNR误差指标 - 生成可视化对比结果

1. 查看输出的数值分析报告和图像对比结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（JPG、PNG、BMP等）
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括图像读取与预处理、小波分解与重构的核心算法、误差指标的精确计算以及结果的可视化展示。具体整合了图像压缩重构的全链条处理能力，通过参数化控制实现了从原始图像到误差评估的自动化分析过程。