MATLAB图像小波分解与重构系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现对数字图像的离散小波变换（DWT）多分辨率分解与重构。系统提取高频细节（水平/垂直/对角）和低频近似分量，支持Haar等自定义小波基，适用于图像分析和多尺度特征提取。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像小波分解与重构系统

项目介绍

本项目实现了一套基于离散二维小波变换（2D-DWT）的图像多分辨率分析与重构系统。系统能够对输入的灰度或彩色图像进行多尺度分解，提取不同频带的小波系数，并支持通过逆变换实现图像的高精度重构。该系统为图像多分辨率分析、特征提取、压缩感知及去噪处理提供了完整的解决方案。

功能特性

• 多尺度分解：支持1~5层金字塔式小波分解，提取低频近似分量与高频细节分量（水平、垂直、对角方向）
• 灵活参数配置：可自定义小波基函数（Haar、dbN、symN等）和分解层数
• 阈值去噪优化：可选软/硬阈值处理功能，对小波系数进行去噪优化
• 可视化分析：提供小波系数热力图、子带能量分布统计及重构对比显示
• 完整性验证：通过重构图像与原始图像的差异分析，评估变换过程的保真度

使用方法

1. 图像输入：将待处理图像（.jpg/.png/.bmp格式）置于指定路径
2. 参数设置：在交互界面或代码中指定小波类型、分解层数及阈值参数
3. 执行分析：运行主程序，系统自动完成分解、可视化和重构流程
4. 结果输出：

- 分解系数矩阵（低频+三个高频分量） - 重构图像与原始图像的对比显示 - 小波能量分布图与系数热力图

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存建议：≥4GB（处理高分辨率图像时推荐≥8GB）

文件说明

主程序实现了系统的核心处理流程，包括图像读入与格式校验、小波基函数与分解参数的交互式配置、基于二维离散小波变换的多层分解计算、各子带系数的能量统计与可视化渲染、可选阈值去噪处理、逆变换图像重构以及重构误差的定量分析功能。