基于MATLAB的小波分解与神经网络矢量量化图像压缩系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现一种混合图像压缩方法，通过二维小波分解提取图像低频和高频子带。保留低频系数确保结构完整性，对高频系数采用神经网络矢量量化进行压缩，有效平衡压缩比与重构质量。

详 情 说 明

基于小波分解与神经网络矢量量化的图像压缩重构系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的混合式图像压缩与重构方法。系统结合了传统小波分析在频域处理的优势与神经网络矢量量化在数据压缩方面的智能特性。通过对输入图像进行二维小波分解，将图像分离为低频和高频分量，保留低频系数以保证图像基本结构，同时对高频系数采用神经网络进行高效的矢量量化编码。解码时通过码书重构高频系数，并结合保留的低频系数进行小波逆变换，最终实现高质量图像重建。该系统在压缩比和重构质量之间达到了良好的平衡。

功能特性

• 混合压缩架构：结合小波分解与神经网络矢量量化，发挥各自技术优势
• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 彩色图像处理：可分别处理彩色图像的三通道分量
• 灵活参数配置：可自定义小波基类型、神经网络训练迭代次数和码书大小
• 性能评估：自动计算压缩比、PSNR和SSIM等关键指标
• 高质量重构：在保证较高压缩比的同时维持良好的视觉质量

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件放置在指定目录
2. 配置参数：根据需要设置小波基类型、神经网络参数和码书大小
3. 执行压缩：运行主程序开始图像压缩过程
4. 查看结果：系统将生成压缩码书、重构图像和性能报告

基本命令示例： % 设置输入图像路径和参数 imagePath = 'input.jpg'; waveletType = 'db4'; codebookSize = 256; iterations = 100;

% 执行压缩重构流程 main(imagePath, waveletType, codebookSize, iterations);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱、小波工具箱
• 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：足够存储原始图像和压缩后数据的磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像读取与预处理、小波分解执行、低频系数保留、高频系数的神经网络矢量量化训练与编码、码书生成与存储、高频系数量化重构、小波逆变换图像重建、重构结果输出以及压缩性能的全面评估与报告生成。