基于A Trous算法的MATLAB多分辨率图像重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了A Trous算法，支持图像的多分辨率分解与重建。系统通过多孔卷积核避免下采样过程中的信息损失，适用于图像处理、多尺度分析等领域。用户可对分解后的子带系数进行自定义处理，并还原高质量图像。

详 情 说 明

基于A Trous算法的多分辨率图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一个专门用于多分辨率分析的重建系统，采用A Trous算法进行多尺度分解与重建。系统能够对输入图像进行多级小波分解，并支持对分解后的子带系数进行处理后重建还原。算法通过多孔卷积核设计避免了传统小波变换中的降采样操作，能够保持输出与输入图像尺寸一致。系统包含分解与重建两个核心模块，支持可视化各尺度细节和近似信息。

功能特性

• 多分辨率分解：使用A Trous算法实现多尺度图像分解
• 尺寸保持：输出图像与输入图像尺寸完全一致
• 灵活配置：支持自定义小波类型、分解级数等参数
• 可视化分析：提供各尺度细节和近似信息的可视化展示
• 质量评估：内置PSNR、SSIM等重建质量评估指标
• 多格式支持：兼容tiff、jpg、png等常见图像格式

使用方法

基本使用

% 运行主程序 main()

高级配置

% 设置自定义参数 params.wavelet = 'db8'; % 小波类型 params.level = 4; % 分解级数 params.threshold = 0.1; % 阈值处理参数 main(params);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件主要包含以下核心功能：图像读取与预处理模块负责加载输入图像并进行归一化处理；多分辨率分解模块利用A Trous算法实现图像的多尺度分解，生成各级细节系数和近似系数；系数处理模块提供阈值处理等功能；图像重建模块基于处理后的系数进行多分辨率重建；结果分析模块实现分解结果的可视化展示以及重建质量评估指标的计算和输出。