MATLAB图像多尺度分析工具箱：基于DWT的二维图像分解与重构系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于离散小波变换（DWT）的二维图像多尺度分析与重构。支持多种小波基（Haar、Daubechies、Symlets等），可分解图像并分析各尺度下的近似系数与细节系数，同时提供高质量的重构功能，适用于图像处理与特征提取研究。

详 情 说 明

基于离散小波变换(DWT)的二维图像多尺度分析与重构系统

项目介绍

本项目实现了一个基于二维离散小波变换(DWT)的图像多尺度分析与重构系统。系统能够对输入的二维灰度图像进行多尺度分解，提取不同分辨率层次下的近似信息和细节特征，并实现从小波系数到原始图像的精确重构。该系统融合了离散小波变换理论、多分辨率分析技术和图像金字塔分解方法，为图像分析和处理提供了一个强大的工具平台。

功能特性

• 多尺度分解：实现二维图像的多层离散小波变换分解（最高可达5层）
• 多种小波基支持：内置Haar、Daubechies(dbN)、Symlets(symN)等多种经典小波基
• 系数分析：提供详细的近似系数和细节系数（水平、垂直、对角线）分析
• 精确重构：基于小波系数实现高质量的图像重构，验证变换的完备性
• 可视化展示：直观显示各层分解结果和重构效果对比
• 性能监测：实时计算变换时间、重构误差等性能指标
• 统计分析：提供系数能量分布、熵值等统计信息分析

使用方法

1. 输入配置：

- 输入图像：支持jpg、png、bmp等常见格式的灰度图像 - 小波基选择：通过字符串参数指定小波类型（如'haar'、'db4'、'sym8'） - 分解层数：设置整数1-5之间的分解尺度 - 自定义滤波器：可选配置特定的小波滤波器系数

1. 运行系统：

系统将自动完成图像加载、小波变换、系数分析和结果可视化全过程

1. 输出结果：

- 小波分解系数结构体 - 多尺度分解可视化图像 - 重构图像及误差分析 - 性能指标和统计报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能，包括图像预处理、小波变换参数配置、多尺度分解算法实现、系数分析与统计计算、图像重构验证以及结果可视化展示。该文件通过模块化设计实现了完整的处理流程，用户可通过调整输入参数灵活控制变换过程，并获得详细的分解结果和性能分析报告。