基于MATLAB的二维离散小波变换图像分解算法实现

资 源 简 介

本项目通过手动编写二维离散小波变换算法（不使用MATLAB内置函数），可将输入图像分解为低频近似分量（LL）、水平高频细节（LH）和垂直高频细节分量，并可视化显示各分解结果。

详 情 说 明

二维离散小波变换图像分解系统

项目介绍

本项目通过自主编写二维离散小波变换算法（不使用MATLAB内置函数），实现了对输入图像的信号分解。系统能够将原始图像分解为四个频带分量：低频近似分量（LL）、水平高频细节分量（LH）、垂直高频细节分量（HL）和对角线高频细节分量（HH）。该项目适用于图像处理教学、小波变换研究以及多分辨率分析的入门实践。

功能特性

• 自主算法实现：完全基于数学原理编写小波变换核心算法，避免直接调用MATLAB内置函数
• 完整分解功能：实现单层二维离散小波分解，生成四个标准频带分量
• 灵活输入支持：支持常见图像格式（jpg、png、bmp等），自动转换为灰度图像进行处理
• 可视化展示：实时显示分解后的四幅子图像，便于直观理解频域特征
• 结果保存：支持将分解结果保存为图像文件，便于后续分析使用

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像文件
2. 运行主程序文件
3. 按照提示选择或输入图像路径
4. 系统自动完成图像读取、灰度转换和小波分解
5. 查看显示的四分量分解结果
6. 可选择保存分解结果到指定目录

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱（用于图像读取和显示）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括图像文件的读取与预处理、二维离散小波变换算法的执行、分解结果的可视化展示以及处理结果的输出保存。该文件完成了从输入图像到最终分解结果的完整处理链路，确保用户能够直观地观察和分析小波变换对图像的频域分解效果。