基于双树复小波变换的图像对比度增强MATLAB系统

资 源 简 介

本MATLAB系统通过双树复小波变换分解图像，智能调整高/低频系数实现对比度增强。支持灰度/彩色图像处理，在保持整体结构的同时显著提升细节清晰度，适用于图像质量改善场景。

详 情 说 明

基于双树复小波变换的图像对比度增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于双树复小波变换的图像对比度增强系统。该系统通过对输入图像进行多尺度分解，在变换域中自适应调整高频子带系数，有效增强图像细节信息，同时保持低频分量的整体结构。系统支持灰度图像和彩色图像处理，能够显著改善图像质量，提升视觉效果。

功能特性

• 多尺度分析：采用双树复小波变换实现图像的多尺度分解
• 自适应增强：基于小波域系数自适应调整算法，增强图像细节
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 双模式处理：兼容灰度图像和彩色RGB图像处理
• 参数可调：提供增强强度系数、小波分解层数、细节增强阈值等可调参数
• 效果评估：输出峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等量化指标
• 可视化展示：生成对比图和小波分解系数可视化结果

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置处理参数：根据需要调整增强强度、分解层数等参数
3. 执行增强处理：运行主程序开始图像对比度增强
4. 查看输出结果：获取增强后的图像、对比图和量化指标

系统将自动处理输入图像并生成以下输出：

• 增强后的灰度/彩色图像（保持原图格式）
• 对比度增强前后的对比图
• 增强效果量化指标（PSNR、SSIM等）
• 小波分解各层系数可视化图

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、小波工具箱
• 内存要求：建议4GB以上内存，处理大图像时需更大内存
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了本系统的核心处理流程，主要实现了图像读取与格式验证、参数初始化与用户配置、双树复小波变换的多尺度分解执行、高频系数的自适应增强处理、多尺度图像的重构运算、增强后图像的后期优化、多种输出结果的生成与保存，以及增强效果的定量评估与显示等功能模块。