MATLAB实现基于小波矩的图像特征提取与重构算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套结合小波变换与图像矩理论的系统，能够对图像进行多尺度分析，提取具有旋转、缩放和平移不变性的特征描述符，并实现高效重构。适用于图像识别与处理应用。

详 情 说 明

基于小波矩的图像特征提取与重构算法实现

项目介绍

本项目实现了一个基于小波矩的图像特征提取和重构系统。通过将小波变换与图像矩理论相结合，能够有效提取图像的全局和局部特征。系统支持对输入图像进行多尺度分析，生成具有旋转、缩放和平移不变性的特征描述符，并能够根据提取的特征进行图像重构验证。

功能特性

• 多尺度特征提取：利用二维离散小波变换(DWT)对图像进行多尺度分解
• 不变性特征描述：结合图像矩理论，生成具有旋转、缩放和平移不变性的特征向量
• 灵活参数配置：支持小波基类型（haar、db4等）、分解层数、矩的阶数等参数调整
• 图像重构验证：基于提取的小波矩特征实现图像重构，验证特征有效性
• 可视化分析：提供小波分解系数和重构结果的可视化展示
• 自动预处理：支持任意尺寸的灰度/彩色图像输入，自动进行标准化处理

使用方法

1. 准备输入图像（支持.jpg、.png、.bmp等格式）
2. 配置算法参数（小波基类型、分解层数、矩的阶数）
3. 运行主程序进行特征提取
4. 查看输出的特征向量、可视化结果和重构图像
5. 分析特征报告中的统计信息（特征维度、重构误差等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox

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、小波变换多尺度分解、图像矩特征计算、多尺度特征融合、特征向量生成、图像重构验证、结果可视化与报告生成等完整处理链路。该文件整合了所有算法模块，提供统一的参数配置接口，确保用户能够便捷地完成从图像输入到特征分析的全过程操作。