MATLAB边缘保持小波变换图像处理工具箱

资 源 简 介

本项目实现MATLAB环境下的边缘保持小波变换（EAWT）算法，专为优化图像处理设计。通过边缘感知机制有效保留图像边缘与纹理结构，显著减少传统小波变换产生的伪影和模糊现象，提升图像处理的视觉效果与精度。

详 情 说 明

MATLAB边缘保持小波变换（EAWT）图像处理与分析工具

项目介绍

本项目实现了一种改进的小波变换算法——边缘保持小波变换（Edge-Avoiding Wavelet Transform，EAWT），专为图像处理而设计。传统小波变换在图像边缘处容易产生伪影和模糊效应，而EAWT通过引入边缘感知机制，在保持图像重要结构特征（如边缘、纹理）的同时进行多尺度分解。该算法结合了自适应权重调整机制和多分辨率分析框架，能够有效提升图像去噪、压缩等处理任务的质量。

功能特性

• 多级边缘保持分解与重构：实现1-5级的多尺度小波分解与精确重构
• 灵活的边缘检测集成：支持Sobel、Canny等多种边缘检测算子
• 参数可控的处理流程：可调节小波基类型、分解层数、边缘敏感度等关键参数
• 丰富的应用场景：适用于图像去噪、压缩、增强等多种处理任务
• 全面的质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量指标计算

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入图像：加载RGB彩色图像或灰度图像（支持jpg、png、bmp等格式）
2. 设置处理参数：

- 选择小波基类型（如db4、sym8等） - 指定分解层数（1-5级） - 配置边缘检测方法 - 调整边缘敏感度系数（0.1-1.0）

1. 执行EAWT处理：运行主程序进行边缘保持小波变换
2. 分析输出结果：

- 查看小波系数矩阵（低频近似系数和各方向高频细节系数） - 评估重构图像质量 - 观察边缘分布图可视化结果 - 获取性能指标报告

参数配置示例

% 基本参数设置 wavelet_type = 'db4'; % 小波基类型 decomp_level = 3; % 分解层数 edge_method = 'Sobel'; % 边缘检测方法 sensitivity = 0.7; % 边缘敏感度系数

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了边缘保持小波变换的核心处理流程，实现了图像加载与预处理、边缘感知机制的自适应权重计算、多级小波分解与重构算法的执行、处理结果的可视化展示以及图像质量的客观评估功能。该文件作为项目的入口点，协调各个功能模块的协同工作，确保整个处理流程的完整性和稳定性。