基于MATLAB的EZW算法图像压缩系统

资 源 简 介

本项目实现了嵌入式零树小波（EZW）算法的完整图像压缩流程，包含编码与解码模块。编码端通过小波变换与零树编码生成高效压缩比特流，解码端可完整还原图像。适用于教学演示与图像处理研究。

详 情 说 明

基于EZW算法的图像压缩编码与解码系统

项目介绍

本项目实现了嵌入式零树小波（EZW）算法的完整图像压缩解决方案，包含编码和解码两大核心模块。系统采用离散小波变换（DWT）结合嵌入式零树编码技术，通过算术编码进一步压缩数据，支持灰度图像的高效压缩与重构。适用于学术研究、图像处理教学以及需要图像压缩的实际应用场景。

功能特性

• 完整压缩流程：实现从原始图像到压缩比特流，再到重构图像的端到端处理
• 高效编码机制：结合小波变换的多分辨率分析和零树编码的空间相关性利用
• 性能评估：内置压缩比和峰值信噪比（PSNR）计算功能，便于质量评估
• 格式兼容：支持标准灰度图像格式输入，生成标准化比特流输出
• 灵活压缩模式：可通过参数调整实现无损或有损压缩，满足不同应用需求

使用方法

编码过程

1. 准备单通道灰度图像（PNG或BMP格式），确保图像尺寸为2的整数次幂
2. 运行编码程序，指定输入图像路径和输出文件路径
3. 系统自动执行小波变换、零树编码和比特流生成
4. 输出压缩比特流文件（.dat或.mat格式），并显示压缩比和编码耗时

解码过程

1. 提供EZW编码生成的压缩比特流文件
2. 运行解码程序，指定输入比特流文件和输出图像路径
3. 系统执行逆向零树解码和小波逆变换重构图像
4. 输出重构图像（uint8格式），并计算PSNR值和重构误差图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（处理大尺寸图像时需更多内存）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，具备完整的图像压缩编码与解码功能。它负责协调小波变换处理、零树结构编码、比特流生成与解析、图像重构等关键操作模块的执行顺序与数据传递。该文件同时实现了压缩性能参数的自动化计算与结果显示，为用户提供直观的质量评估指标。通过参数配置可灵活调整压缩等级和输出格式，满足不同应用场景的需求。