MATLAB图像压缩工具箱：基于JPEG2000的高效编解码系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了基于JPEG2000标准的图像压缩与解压缩功能，支持有损/无损两种压缩模式。用户可灵活调节压缩比，系统提供PSNR质量评估和多级分辨率访问功能，适用于高质量图像的高效存储与传输需求。

详 情 说 明

基于JPEG2000的图像压缩与解压缩系统

项目介绍

本项目是一个完整的JPEG2000图像压缩与解压缩系统的MATLAB实现。系统采用先进的离散小波变换(DWT)、嵌入式块编码(EBCOT)和位平面编码技术，能够实现高质量图像的高效压缩与精确重建。支持有损和无损两种压缩模式，并提供丰富的压缩参数调节与客观质量评估功能。

功能特性

• 先进的压缩技术：基于离散小波变换的多分辨率分析与嵌入式块编码优化
• 灵活的压缩模式：支持有损压缩（可调节压缩比）与无损压缩两种工作模式
• 全面的质量评估：自动计算峰值信噪比(PSNR)等客观质量指标
• 多分辨率支持：支持从压缩码流中提取不同分辨率级别的图像
• 广泛格式兼容：支持PNG、BMP、TIFF等多种输入格式
• 完善的视觉分析：提供重建图像对比可视化与小波系数热力图分析

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件放置于指定目录
2. 配置压缩参数：在main.m中设置压缩模式（有损/无损）、压缩比等参数
3. 执行压缩处理：运行main.m启动压缩流程
4. 查看输出结果：系统将生成：

- 压缩后的.jp2格式文件 - 压缩比与PSNR评估报告 - 原始图像与重建图像的对比图 - 小波系数分布热力图分析报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)
• 内存建议：不低于4GB，处理大图像时建议8GB以上

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包括图像输入预处理、色彩空间转换、离散小波变换分解、量化处理、嵌入式块编码操作、位平面编码组织、压缩码流生成以及相应的解压缩重建功能。同时实现了压缩性能参数计算、多级分辨率重建控制，并负责生成包含客观指标评估、视觉对比效果和小波分析报告在内的完整输出结果。