MATLAB小波变换多尺度图像分析与特征提取工具箱

资 源 简 介

本MATLAB项目提供基于小波变换的多尺度图像分析功能，支持灰度/彩色图像的多级分解与重构，包含多种小波基函数选择，可实现系数可视化及能量分布分析，适用于图像特征提取与处理研究。

详 情 说 明

基于小叶变换的多尺度图像分析与特征提取系统

项目介绍

本项目实现了一个基于小波变换的综合性图像分析系统，提供从基础小波分解重构到高级图像处理应用的全套解决方案。系统通过多尺度分析技术，能够深入挖掘图像在不同分辨率下的特征信息，为图像去噪、边缘检测、纹理分析等任务提供强有力的支持。

功能特性

• 多格式图像支持：兼容灰度图像与彩色图像处理，支持JPG、PNG、BMP等常见格式
• 灵活的小波配置：提供1-5级可调分解层数，支持haar、dbN、symN等多种小波基函数
• 全面的可视化分析：实时显示小波系数分布、能量图谱和分解结构图
• 实用的处理模块：集成图像去噪、边缘检测、纹理特征提取等应用功能
• 详细的输出报告：自动生成特征统计报告和处理效果量化指标（PSNR、MSE等）

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的图像文件放置于指定目录
2. 参数配置：设置小波基类型、分解层数、处理模式等参数
3. 执行分析：运行主程序启动图像分析流程
4. 结果查看：获取分解系数矩阵、可视化图谱和统计报告

系统提供三种处理模式：

• 分析模式：专注小波分解与特征可视化
• 去噪模式：基于阈值处理实现图像降噪
• 特征提取模式：提取纹理、边缘等多尺度特征

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理大图像时推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件集成了系统的完整工作流程，实现了图像加载与预处理、小波变换参数配置、多级分解执行、系数分析与可视化、应用处理模块调用以及结果输出与报告生成等核心功能。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块协同工作，为用户提供一体化的操作体验。