MATLAB SurfBox工具箱：多维方向滤波器组与Surfacelet变换实现

资 源 简 介

SurfBox提供高效的多维方向滤波器组(MDFB)与Surfacelet变换算法，支持2D/3D/高维数据的多尺度稀疏表示与多分辨率分析，包含完整分解重构功能及C代码加速。

详 情 说 明

SurfBox：多维方向滤波器组与Surfacelet变换工具箱

项目介绍

SurfBox是一个专业的MATLAB工具箱，实现了高效的多维方向滤波器组（M-Directional Filter Bank, MDFB）分解与重构算法，并完整提供了Surfacelet变换的多尺度、多方向稀疏表示能力。该工具箱采用C++加速核心算法与MATLAB接口的混合编程架构，专门为处理2D/3D及更高维数据的多分辨率分析而设计，适用于图像处理、体积数据分析和高维科学数据处理等领域。

功能特性

• 高效算法实现：基于优化算法的多维方向滤波器组分解与重构
• 多尺度几何分析：完整的Surfacelet变换实现，支持多尺度、多方向的稀疏表示
• 高维数据支持：全面支持2D、3D及更高维实数矩阵数据的处理
• 混合编程架构：C++核心算法加速与MATLAB接口的完美结合
• 灵活参数配置：可自定义金字塔分解层数、方向子带数量和滤波器类型
• 丰富可视化：提供方向子带分解结果的可视化展示工具

使用方法

基本调用示例

% 读取输入数据（以3D体积数据为例） input_data = load_volume('sample.mat');

% 配置分解参数 params.level = 3; % 金字塔分解层数 params.direction = 16; % 方向子带数量 params.filter_type = 'dmaxflat7'; % 滤波器类型

% 执行Surfacelet变换分解 [coefficients, meta] = surfbox_decompose(input_data, params);

% 可视化分解结果 surfbox_visualize(coefficients, meta);

% 执行重构 reconstructed_data = surfbox_reconstruct(coefficients, params);

% 计算重构误差 error = norm(input_data(:) - reconstructed_data(:));

高级功能调用

% 自定义滤波器设计 custom_filter = surfbox_design_filter('custom', filter_params);

% 多分辨率分析对比 multi_scale_analysis = surfbox_multiscale(input_data, scale_params);

% 方向子带能量分析 energy_distribution = surfbox_energy_analysis(coefficients);

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 编译器要求：

- Windows: Microsoft Visual C++ 2015或更高版本 - Linux: GCC 4.9或更高版本 - macOS: Clang 8.0或更高版本

• 内存建议：至少8GB RAM（处理大型3D数据时推荐16GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为工具箱的主入口点，实现了本项目的核心功能集成与演示。该文件包含了多维方向滤波器组的完整处理流程，从数据输入、参数配置到分解重构的全套操作。具体提供了Surfacelet变换的标准化调用接口，支持不同维度和精度的数据处理，并集成了结果可视化与性能评估功能。同时，该文件还展示了如何通过混合编程接口调用C++加速算法，以及如何处理复杂的多尺度分析任务，为用户使用本工具箱提供了完整的参考范例。