基于MATLAB的分形小波混合图像压缩与重构系统

资 源 简 介

本项目实现基于分形和小波变换的混合图像压缩算法，支持多级DWT分解、分形编码处理、压缩数据存储及重构功能，并提供压缩比和PSNR等性能指标分析。

详 情 说 明

基于分形的小波混合图像压缩及重构系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像压缩技术，结合了离散小波变换（DWT）的多分辨率分析能力和分形编码的自相似性特征。系统通过对图像进行小波多级分解，在变换域中应用分形压缩算法，形成高效的混合编码方案，能够在保证图像质量的前提下实现较高的压缩比。

功能特性

• 多级小波分解：支持自定义层数的离散小波变换分解，提供多种小波基选择
• 分形编码处理：对特定的低频小波子带应用分形压缩算法，支持块大小参数调整
• 混合编码方案：创新性地结合小波变换和分形编码的优势，优化压缩效率
• 数据存储与重构：完整实现压缩数据的存储格式和图像重构流程
• 性能分析：提供压缩比、峰值信噪比（PSNR）等关键指标的计算和可视化
• 过程可视化：展示小波分解的各子带图像及分形编码处理区域标识

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件（JPEG、PNG、BMP等灰度格式）放置在指定目录
2. 设置参数：配置小波分解层数、分形编码块大小、压缩比阈值和小波基类型
3. 执行压缩：运行主程序开始压缩处理，系统将自动完成小波分解和分形编码
4. 查看结果：获取压缩数据文件、重构图像、性能报告和中间过程可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括图像读入与预处理、小波变换多级分解执行、分形编码算法的参数设置与调用、混合压缩方案的协调管理、压缩数据的组织存储、图像重构过程控制，以及最终性能指标的计算与结果输出。该文件作为整个系统的调度中心，负责整合各个功能模块并确保压缩与重构流程的完整执行。