MATLAB实现的Shearlet变换图像多尺度分解与重构系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现基于Shearlet变换的图像多尺度分解系统，支持输入图像的多方向子带分解、可视化分析及精确重构。提供重构误差计算功能，适用于图像处理与多尺度分析研究。

详 情 说 明

基于 Shearlet 变换的图像多尺度分解与精确重构实验系统

项目介绍

本项目实现了一个基于 Shearlet 变换的图像多尺度分解与精确重构实验系统。该系统能够对输入的二维数字图像进行多尺度、多方向的频率-尺度分解，并支持根据选取的特定频率成分进行部分或全部重构。该系统可用于图像压缩、边缘检测、纹理分析等多个领域的实验研究，为图像处理算法提供有效的分析工具。

功能特性

• 多尺度多方向分解: 支持对输入图像进行可配置层数的尺度分解和各尺度的方向子带分解
• 灵活的重构方式: 支持全频带重构和基于选择的特定方向/尺度子带的部分重构
• 可视化分析: 提供分解系数矩阵可视化、各方向子带图像显示功能
• 误差分析: 计算重构图像与原始图像之间的PSNR和SSIM评价指标，生成误差分布图
• 多格式支持: 支持常见的图像格式输入（bmp, png, jpg等），兼容灰度图像和彩色图像处理
• 参数可调: 用户可自定义分解层数、方向数等关键参数

使用方法

1. 准备输入图像: 将待处理的图像文件放置在指定目录
2. 设置参数: 配置分解尺度数、各尺度方向数等参数
3. 执行分解: 运行系统进行Shearlet变换分解
4. 查看结果: 浏览生成的子带图像和分解系数可视化
5. 选择重构: 选择需要重构的频率成分（全频带或指定子带）
6. 分析误差: 查看重构结果的质量评价指标和误差分布

系统要求

• 操作系统: Windows/Linux/macOS
• 软件环境: MATLAB R2016b或更高版本
• 内存要求: 至少4GB RAM（处理大尺寸图像时建议8GB以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像输入预处理、Shearlet变换参数配置、多尺度分解算法执行、子带系数可视化显示、图像重构过程控制以及重构质量评价分析等功能模块，是整个实验系统的总调度枢纽。