基于动态阈值优化的高效EZW图像压缩算法的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了改进的EZW图像压缩算法，通过动态阈值优化技术显著提升压缩效率。支持多级小波分解和零树编码，专为高分辨率图像处理而设计，在保持图像质量的同时实现高压缩比。

详 情 说 明

基于动态阈值优化的高效EZW图像压缩算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的嵌入式零树小波（EZW）图像压缩算法，专门针对高分辨率图像处理进行优化。通过引入动态阈值优化策略，显著提升了传统EZW算法的编码效率和压缩性能。该算法适用于需要高质量图像压缩和渐进传输的应用场景。

功能特性

• 多级小波分解：采用小波多分辨率分析技术，对输入图像进行多级小波变换
• 零树编码优化：构建高效的零树结构，实现对小波系数的智能编码
• 动态阈值控制：改进传统固定阈值策略，根据图像特征自适应调整阈值，提升压缩效率
• 渐进传输支持：支持多分辨率图像渐进重构，满足网络传输需求
• 高分辨率优化：针对128×128及以上分辨率图像进行特殊性能优化
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等多种图像格式
• 彩色/灰度处理：支持灰度图像和彩色图像的压缩处理
• 全面评估：提供压缩比、PSNR值、编码时间等量化性能指标

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为像素值范围0-255的uint8类型矩阵，尺寸不小于128×128
2. 运行主程序：执行主程序启动压缩流程
3. 查看输出结果：

- 获取包含EZW编码数据的二进制压缩文件 - 查看重构图像与原图的视觉对比结果 - 分析压缩性能指标报告 - 体验不同压缩级别的渐进预览功能

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 内存建议：4GB以上（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像压缩处理流程，实现了图像读取与预处理、多级小波分解变换、基于动态阈值的零树编码优化、压缩数据输出与存储、图像重构与质量评估等核心功能。该文件作为算法的主要入口点，负责协调各个处理模块的工作流程，并生成包括压缩比、峰值信噪比和处理时间在内的综合性能分析报告。