MATLAB高性能曲波变换工具包：CurveletToolkit-MATLAB

资 源 简 介

该MATLAB工具包基于当代曲波变换理论，提供完整的二维/三维信号多尺度几何分析框架，支持快速离散曲波变换（FDCT）的wrapping与USFFT算法，适用于多尺度多方向信号处理与分析。

详 情 说 明

CurveletToolkit-MATLAB——高性能曲波变换分析与重构工具包

项目介绍

CurveletToolkit-MATLAB 是一个基于当代曲波变换理论的高性能信号处理工具包，专为二维/三维信号的多尺度几何分析而设计。本工具包提供了完整的曲波变换分析与重构框架，通过频域分块处理和自适应方向滤波器组设计，实现对图像和体数据的高效稀疏表示与分析。

功能特性

• 快速离散曲波变换：支持 wrapping 和 USFFT 两种高效算法，实现快速正反变换
• 多尺度多方向分析：提供从粗到细的多尺度分解，每尺度支持自定义方向数配置
• 信号处理应用：集成曲波域阈值去噪、信号增强、稀疏表示与压缩感知功能
• 统计分析工具：包含曲波系数能量分布计算、稀疏度度量等量化分析指标
• 可视化支持：生成系数分布图、方向敏感度图谱等多尺度分析图表
• 参数自定义：支持尺度数和方向数的灵活配置，适应不同分析需求

使用方法

基本变换与重构

% 二维图像曲波变换 img = im2double(imread('test.jpg')); coeffs = fdct_wrapping(img, 4, 8); % 4尺度，每层8方向 recon = ifdct_wrapping(coeffs); % 重构图像

% 三维体数据处理 vol_data = randn(128,128,128); coeffs_3d = fdct3d_wrapping(vol_data, 5); % 5尺度分解

曲波域去噪

% 硬阈值去噪 threshold = 0.1 * max(abs(coeffs{end}{:})); denoised_coeffs = curvelet_denoise(coeffs, threshold); denoised_img = ifdct_wrapping(denoised_coeffs);

统计分析

% 计算能量分布与稀疏度 stats = curvelet_statistics(coeffs); energy_ratio = stats.energy_distribution; sparsity = stats.sparsity_measure;

系统要求

• MATLAB版本：R2016a 或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、图像处理工具箱
• 内存要求：处理512×512图像需≥2GB内存，处理三维数据建议≥8GB内存
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的曲波变换分析流程，包括数据预处理、多尺度分解计算、系数后处理与可视化生成。该文件整合了正向变换、逆向重构、阈值去噪与统计评估等核心功能模块，提供了统一的参数配置接口，支持用户通过简单调用完成从原始数据输入到分析结果输出的完整处理链路。