MATLAB小波分析工具箱：图像处理全流程实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的二维小波图像处理流程，包括小波分解、多尺度分析、系数处理和图像重构。支持多种小波基函数（如Haar、Daubechies、Symlets等），提供全面的图像分析和处理功能。

详 情 说 明

基于小波的图像处理全流程实现与分析系统

项目介绍

本项目是一个完整的基于小波变换的图像处理系统，实现了二维小波分解、多尺度分析、小波系数处理和图像重构等核心功能。系统支持多种小波基函数和可调参数，能够进行图像去噪、压缩、边缘检测和特征提取等操作，并提供处理结果的量化评估和可视化分析。

功能特性

• 完整的小波处理流程：支持图像的二维离散小波分解与重构
• 多参数可配置：可选择不同小波基函数（Haar、Daubechies、Symlets等）、分解层数（1-5层）和阈值方法
• 多种图像处理功能：图像去噪（软阈值/硬阈值）、图像压缩、边缘检测、特征提取
• 全面的分析评估：提供PSNR、SSIM、压缩比等量化指标，支持处理前后对比可视化
• 灵活的输入支持：兼容多种图像格式，支持灰度图像和彩色图像处理
• 噪声测试功能：可添加高斯噪声、椒盐噪声进行去噪性能测试

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放入指定目录
2. 参数配置：通过交互界面或代码调用设置小波基类型、分解层数、阈值参数等
3. 执行处理：运行主程序开始小波分析和图像处理
4. 查看结果：获取处理后的图像、中间分解系数可视化、性能指标和分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像加载与预处理、小波基函数选择与参数配置、二维小波多尺度分解、小波系数阈值处理与修改、小波逆变换与图像重建、多维度结果可视化展示、处理性能量化评估与对比分析等主要功能模块，为用户提供完整的小波图像处理解决方案。