基于NSCT的MATLAB图像多尺度多方向分解系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现NSCT（非下采样Contourlet变换）算法，对二维图像进行完全平移不变的多尺度、多方向稀疏表示。通过多级塔式分解和方向滤波器组，将图像分解为不同尺度下的多个方向子带，适用于图像分析和处理任务。

详 情 说 明

基于NSCT非下采样轮廓波变换的图像多尺度多方向分解系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像多分辨率分析工具——非下采样Contourlet变换（NSCT）。该系统能够对输入的二维图像进行完全平移不变的多尺度、多方向稀疏表示，通过多级塔式分解和方向滤波器组，将图像分解为不同尺度下的多个方向子带，有效捕捉图像中的轮廓、纹理等几何特征。该系统支持自定义分解参数，为图像处理和分析提供了强大的基础工具。

功能特性

• 完全平移不变性：采用非下采样结构，避免了下采样过程中的信息丢失
• 多尺度分析：支持1-5层金字塔分解，默认3层尺度分解
• 多方向表示：每层支持可配置的方向数（4、8、16等）
• 稀疏表示能力：高效捕捉图像中的边缘、轮廓和纹理特征
• 完美重构性：分解后的子带可完全重构原始图像，无信息损失
• 灵活参数配置：支持用户自定义分解层数和方向数
• 可视化输出：提供能量分布图表和重构验证图像

使用方法

基本使用流程

1. 准备输入图像

- 支持jpg、png、bmp等常见格式 - 可接受uint8（[0,255]）或double（[0,1]）数据类型 - 图像尺寸无特殊限制

1. 设置分解参数

- 分解尺度数：默认3层，可根据需要调整（1-5层） - 方向数配置：每层可选择4、8、16等方向数

1. 执行NSCT分解

- 系统自动进行多尺度金字塔分解 - 逐层应用方向滤波器组进行方向分解

1. 获取输出结果

- 子带系数：包含低频子带和各尺度高频方向子带的cell数组 - 重构图像：验证分解的完整性和正确性 - 可视化图表：显示各子带的能量分布情况

示例代码

% 读取输入图像 inputImage = imread('test.jpg');

% 设置NSCT参数 levels = 3; % 分解3层 directions = [4, 8, 16]; % 各层方向数

% 执行NSCT分解 [coefficients, reconstructed] = nsct_decomposition(inputImage, levels, directions);

% 显示结果 visualize_results(coefficients, reconstructed);

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：建议4GB以上RAM（处理大图像时需更多内存）
• 磁盘空间：至少100MB可用空间

文件说明

本项目的主入口文件实现了完整的NSCT变换流程控制，包括图像预处理、多尺度分解参数配置、方向滤波器组的构建与应用、子带系数的计算与组织、重构验证过程的执行以及分析结果的可视化输出。该文件整合了算法核心模块，为用户提供简洁的调用接口，同时确保变换过程的数学严谨性和计算效率。通过该文件，用户可以灵活调整分解参数并获得准确的多尺度方向分析结果。