基于MATLAB的小波变换与SPIHT算法图像压缩系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了完整的图像压缩系统，通过小波变换进行多分辨率分解，并采用SPIHT算法高效编码小波系数，有效提升压缩效率与图像质量。

详 情 说 明

基于小波变换与SPIHT算法的图像压缩系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像压缩系统，核心采用离散小波变换（DWT）与SPIHT（分层树集合分割）编码算法相结合的技术方案。系统能够对灰度图像进行高效压缩，并通过逆过程精确重建图像，同时提供压缩比和图像质量的量化评估功能。适用于图像存储、传输等需要高效压缩的场景。

功能特性

• 多分辨率分析：利用离散小波变换对图像进行多尺度分解，有效集中图像能量。
• 高效编码：采用SPIHT算法对小波系数进行编码，实现高压缩比下的优秀图像质量。
• 完整流程：提供从图像压缩、编码生成码流到解码重建的一体化流程。
• 质量评估：自动计算压缩比与峰值信噪比（PSNR），客观评估重建图像质量。
• 视觉对比：生成原始图像与重建图像的视觉效果对比图，便于主观评价。

使用方法

1. 准备图像：准备待压缩的灰度图像文件（支持.jpg, .png, .bmp格式），确保图像尺寸为2的幂次方（例如256×256, 512×512）。
2. 运行主程序：在MATLAB环境中运行main.m脚本。
3. 选择图像：根据程序提示，输入目标图像的文件路径。
4. 设置参数：根据提示输入SPIHT编码的压缩目标（如目标比特数）。
5. 获取结果：程序运行完毕后，将在指定目录生成以下结果文件：

* compressed_stream.mat：压缩后的二进制码流文件。 * reconstructed_image.*：重建后的图像文件（格式与原图相同）。 * 在命令行窗口输出压缩性能报告，包括压缩比、PSNR值等信息。

系统要求

• 平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具包：需要安装Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）。

文件说明

主程序文件整合了图像压缩与重建的完整工作流程。其主要功能包括：读取用户指定的灰度图像并进行预处理；调用离散小波变换函数对图像进行多级分解；执行SPIHT编码算法以生成压缩码流；进行SPIHT解码并利用逆小波变换重建图像；计算并输出关键的压缩性能指标，如压缩比和峰值信噪比；最后保存压缩码流与重建图像文件以供使用。