基于MATLAB的提升Haar小波与EZW编码图像压缩系统

资 源 简 介

本项目实现灰度图像的压缩与重构流程，采用二维提升Haar小波变换结合EZW编码对图像进行多级压缩。系统可完整重构原图并评估压缩质量，适用于图像存储与传输应用。

详 情 说 明

基于提升Haar小波与EZW编码的图像压缩与重构系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的灰度图像压缩与重构系统。核心流程通过对输入图像实施二维提升Haar小波变换，将图像能量集中到少量显著的小波系数中；随后采用EZW（嵌入式零树编码）算法对这些系数进行高效压缩编码；最后通过解码和逆变换过程重构出原始图像，并计算相关性能指标以评估压缩效果。该系统适用于对存储空间或传输带宽有严格要求的图像处理场景。

功能特性

• 高效的小波变换：采用计算效率更高的提升格式实现二维Haar小波变换。
• 先进的压缩编码：集成EZW嵌入式零树编码，有效利用小波系数的空间冗余特性，生成嵌入式比特流，支持渐进式传输。
• 完整的重构流程：实现从压缩数据到重构图像的反变换过程。
• 全面的质量评估：提供压缩比（CR）、峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）等多维度性能指标。

使用方法

1. 准备图像：将待压缩的灰度图像文件（如.jpg, .png, .bmp）置于指定路径。
2. 运行主程序：执行系统主入口函数。
3. 设置参数：根据提示或修改代码内部参数，输入图像路径、小波变换级数、EZW编码阈值等。
4. 获取结果：程序运行后，将在命令行窗口输出压缩比、PSNR和SSIM值，并显示原始图像与重构图像的对比图。压缩产生的中间数据（如小波系数、编码比特流）及最终的重构图像也会被保存。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox（用于图像读写和SSIM计算）。

文件说明

项目的主入口文件整合了系统的全部核心功能。它负责协调整个工作流程：读取原始灰度图像数据，调用函数完成多级提升Haar小波正变换，组织EZW编码器对小波系数矩阵进行压缩，管理解码过程并执行相应的小波逆变换以重建图像，最终计算并展示关键的压缩性能指标和视觉对比结果。