MATLAB实现基于小波变换与SOFM网络的智能图像压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了智能图像压缩系统，通过多级小波分解提取图像多尺度特征，结合SOFM神经网络聚类量化系数，有效降低数据量并保持视觉质量。

详 情 说 明

智能图像压缩系统

项目介绍

本项目开发了一个结合小波变换与自组织特征映射(SOFM)神经网络的智能图像压缩系统。系统通过多级小波分解提取图像的多尺度特征，利用SOFM网络对小波系数进行聚类和量化，实现高效的数据压缩。系统支持压缩比调节和多种质量评估指标，在保持良好视觉质量的同时显著减小图像文件大小。

功能特性

• 多分辨率分析：采用离散小波变换(DWT)进行图像多尺度分解，提取关键特征
• 智能量化：使用SOFM神经网络对小波系数进行自适应聚类和量化
• 参数可配置：支持小波基函数选择、分解层数、目标压缩比等多种参数设置
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等多种客观质量评价指标
• 可视化分析：支持SOFM聚类结果和小波系数能量分布的可视化展示

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下
2. 设置压缩参数：配置小波基函数、分解层数、目标压缩比等参数
3. 运行压缩程序：执行主程序开始图像压缩处理
4. 查看输出结果：获取压缩后的图像文件和相关性能报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Neural Network Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波分解与系数提取、SOFM网络训练与量化、图像重构与质量评估等完整功能。该文件整合了所有关键技术模块，提供了用户交互接口，负责参数配置、压缩过程控制以及结果输出与可视化展示。