基于二维小波变换的MATLAB图像压缩仿真程序

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现二维小波变换进行图像压缩。支持读取多种图像格式，通过多级小波分解和阈值量化处理高频系数，有效减小图像文件大小并保持视觉质量。包含压缩效果分析和参数对比功能。

详 情 说 明

基于二维小波变换的图像压缩实现与分析

项目介绍

本项目采用MATLAB实现了一个完整的数字图像压缩系统，核心基于二维离散小波变换技术。系统通过多级小波分解、阈值量化处理和小波系数编码，有效降低图像数据量，同时保持可接受的视觉质量。项目集成了压缩质量评估功能，为用户提供压缩性能的定量分析和直观比较。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 灵活参数配置：支持选择小波基函数（Haar、db4、sym8等）、分解层级（1-5级）和压缩率（50%-95%）
• 阈值处理选项：提供硬阈值和软阈值两种量化方式
• 完整压缩流程：包含图像读取、小波分解、系数处理、图像重建全流程
• 性能评估体系：计算并显示压缩比、峰值信噪比(PSNR)、均方误差等关键指标
• 可视化分析：生成小波分解系数图、阈值处理效果对比、原图与压缩图差异分析

使用方法

1. 运行主程序文件，进入图像压缩系统界面
2. 选择需要压缩的源图像文件
3. 设置压缩参数：

- 选择小波基函数类型 - 指定分解层数（1-5级） - 设定目标压缩率 - 选择阈值处理方法

1. 执行压缩操作，系统将自动完成变换、量化、重建全过程
2. 查看输出结果：压缩图像、性能指标和对比分析图表
3. 可保存压缩后的图像及分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整功能链路，实现了图像数据的读取与预处理、二维小波变换的多级分解执行、阈值量化算法的应用控制、压缩图像的重建与输出、压缩性能指标的自动计算评估，以及分析结果的可视化展示。该文件作为系统核心调度模块，协调各功能组件有序工作，确保压缩流程的完整执行。