MATLAB小波变换图像压缩系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了完整的图像压缩系统，利用小波变换进行多分辨率分析，通过系数阈值处理和量化编码高效去除冗余信息。支持多种小波基，适用于灰度与彩色图像的压缩需求。

详 情 说 明

基于小波变换的图像压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像压缩系统，核心利用离散小波变换对图像进行多分辨率分析。通过阈值处理保留重要的小波系数，去除冗余信息，并经过量化编码实现高效压缩。系统支持灵活的参数配置，可输出压缩图像及多项客观评估指标，适用于图像处理算法研究与应用验证。

功能特性

• 完整压缩流程：集成小波变换、系数阈值处理、量化与编码的全过程。
• 灵活参数配置：支持选择不同的小波基函数（如db1, db4, sym8等）。
• 可控压缩比：允许用户设定0到1之间的压缩比例值，平衡压缩率与图像质量。
• 多种阈值处理：提供硬阈值与软阈值两种处理方式。
• 结果评估与可视化：输出压缩比、峰值信噪比等指标，并提供原始/压缩图像对比、小波系数分布等分析图表。

使用方法

1. 准备输入：准备待压缩的标准图像文件（如JPG、PNG、BMP格式）。
2. 设置参数：运行主程序，根据提示或配置文件选择小波基函数、设定压缩目标比例并选择阈值处理方式。
3. 执行压缩：系统将自动完成图像读取、变换、压缩及重建过程。
4. 查看结果：程序运行结束后，将生成压缩后的图像文件，并在界面或指定目录中显示压缩性能指标和对比分析图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的调度核心，负责整个图像压缩流程的启动与控制。它整合了图像读取、参数配置、小波正逆变换执行、阈值处理与量化编码、图像重建、质量评价以及结果可视化输出等一系列关键操作模块，实现了从输入到最终结果生成的全自动化处理。