MATLAB实现小波变换图像压缩系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用多分辨率小波变换对图像进行分解，通过阈值量化处理高频系数以实现压缩。该系统能有效减少图像存储空间，并支持重建保留主要特征的图像。

详 情 说 明

基于小波变换的图像压缩系统设计与实现

项目介绍

本项目开发了一个基于多分辨率小波变换的图像压缩系统。系统通过对原始图像进行小波分解，将图像转换为频域子带（例如：低频逼近子带与高频细节子带），随后对高频细节系数进行阈值量化处理（保留重要系数，舍弃次要系数），最终利用熵编码技术对量化后的小波系数进行压缩存储。系统支持压缩比与图像质量的动态调节，并提供压缩前后图像的视觉对比与峰值信噪比（PSNR）等客观质量评估指标。

功能特性

• 核心压缩算法：采用二维离散小波变换（2D-DWT）进行图像的多分辨率分析
• 智能量化处理：通过阈值量化技术保留重要系数，舍弃次要高频细节系数
• 高效熵编码：支持Huffman编码或算术编码，进一步提高压缩效率
• 灵活参数配置：可自定义小波基类型（haar, db4, sym8等）、压缩等级和阈值比率
• 渐进压缩支持：可选启用渐进压缩模式
• 全面评估体系：提供压缩比、PSNR值、均方误差等多维度质量评估指标
• 多格式支持：支持BMP、JPEG、PNG、TIFF等标准图像格式输入输出

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件放置在指定目录
2. 配置压缩参数：设置小波基类型、压缩等级/阈值比率、是否启用渐进压缩等参数
3. 执行压缩操作：运行主程序启动图像压缩流程
4. 查看输出结果：

- 压缩后的数据文件（二进制格式） - 重构后的图像文件（可选） - 压缩性能报告（包含各项评估指标）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上处理大尺寸图像）
• 存储空间：足够的磁盘空间存储原始图像和压缩结果

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括图像读取与预处理、小波变换执行、系数阈值量化处理、熵编码压缩、数据存储与重构、以及压缩性能的全面评估与报告生成。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块有序工作，确保整个图像压缩流程的完整执行。