基于MATLAB的分形-小波混合图像压缩系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现创新的分形编码与小波变换混合图像压缩算法。系统通过对小波分解后的子带图像进行分形编码处理，支持多分辨率分析和压缩。包含压缩比与重构质量对比分析、参数优化及性能评估模块，为图像压缩研究提供完整解决方案。

详 情 说 明

基于分形与小波混合编码的图像数据压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种结合离散小波变换(DWT)与分形编码的混合图像压缩算法。系统通过对图像进行多分辨率小波分解，在不同子带上应用分形编码技术，充分利用了小波变换的能量压缩特性和分形编码的自相似性优势，实现了高效的图像数据压缩。

功能特性

• 混合压缩算法：融合离散小波变换与分形编码的优势
• 多分辨率分析：支持多层小波分解，实现多尺度压缩
• 参数可配置：支持小波基类型、分解层数、分形块大小等参数调整
• 质量可控：可根据压缩比或峰值信噪比要求设定压缩质量
• 性能评估：提供压缩比、PSNR值、处理时间等量化指标
• 统计分析：生成各子带分形编码的统计图表和参数优化建议

使用方法

1. 输入准备：准备JPG/PNG/BMP格式的灰度图像文件
2. 参数设置：根据需要选择小波基类型、分解层数、分形编码块大小
3. 质量设定：指定压缩比或PSNR质量要求
4. 执行压缩：运行主程序开始压缩处理
5. 结果分析：查看压缩后的编码数据、重构图像和质量指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Signal Processing Toolbox
• 至少4GB内存（建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，集成了系统的核心处理流程，包括图像预处理、小波分解变换、各子带的分形编码处理、压缩数据生成、图像重构还原以及完整的性能评估分析。该文件实现了参数配置解析、算法调度控制、结果可视化展示等关键功能，确保整个压缩系统的协调运行和有效输出。