基于MATLAB的Mallat算法图像多级小波分解重构系统

资 源 简 介

本项目实现图像的2级离散小波分解（DWT）与重构（IDWT），采用快速Mallat算法进行高效多尺度分析，可提取图像低频分量与高频细节分量，适用于图像处理与特征提取研究。

详 情 说 明

基于Mallat算法的图像多级小波分解与重构系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Mallat快速算法的图像多级小波分解与重构系统。系统采用多分辨率分析框架，能够对图像进行高效的二级离散小波分解，将图像分解为不同频率的子带分量，并实现精确的图像重构。该系统不仅提供了完整的变换与反变换功能，还包含丰富的可视化展示和量化评估模块，为图像分析和处理提供了强有力的工具支持。

功能特性

• 多级小波分解：实现图像的2级离散小波分解，生成10个子带系数矩阵（LL2、LH2、HL2、HH2、LH1、HL1、HH1等）
• Mallat快速算法：采用高效的快速小波变换算法，确保计算效率和多尺度分析能力
• 精确图像重构：通过离散小波反变换实现从分解系数到原始图像的精确重构
• 灵活的参数配置：支持多种小波基选择（haar、db4、sym4等）和边界处理方式（对称延拓、周期延拓等）
• 全面的可视化：提供原始图像、各子带系数、重构图像的对比展示
• 量化质量评估：计算PSNR、MSE等重构质量指标，分析各子带系数的统计特性

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件（jpg、png、bmp等格式）放置在指定目录
2. 配置参数：设置小波类型、分解级数、边界处理方式等参数
3. 执行分析：运行主程序，系统将自动完成小波分解、重构和分析过程
4. 查看结果：系统将生成可视化结果图和质量评估报告
5. 结果保存：分解系数和重构图像可保存为文件供后续使用

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：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功能流程，包括图像读取与预处理、小波基参数配置、二级Mallat算法分解执行、各子带系数的提取与存储、基于分解系数的图像重构计算、重构质量指标的量化评估、分解结果与重构对比的可视化展示、以及系数统计特性的分析报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作，确保整个处理流程的完整性和准确性。