基于原生MATLAB实现的底层小波变换图像增强系统

资 源 简 介

本项目采用原生MATLAB代码实现二维离散小波变换（DWT）底层算法，不依赖小波工具箱。通过精确分解图像的LL、LH、HL、HH子带，支持高频系数动态调整以增强图像细节，适用于学术研究及算法验证场景。

详 情 说 明

基于底层小波变换的图像增强原理实现与效果验证

项目介绍

本项目实现了基于二维离散小波变换（DWT）的底层图像增强算法，不依赖于MATLAB小波工具箱。通过自主编写小波变换核心算法，完成图像的多尺度分解、高频系数增强和图像重构全流程，为理解小波变换在图像处理中的应用提供完整的实践案例。

功能特性

• 底层算法实现：自主编码实现二维离散小波变换的正逆变换算法
• 多尺度分解：支持1-3层小波分解，严格分离LL、LH、HL、HH四个子带
• 细节增强：通过高频系数调制技术增强图像细节信息
• 可视化分析：提供频谱图、对比图、系数分布等多种可视化结果
• 质量评估：输出PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 参数可调：支持小波基选择、分解层数、增强强度等参数灵活配置

使用方法

1. 准备输入图像（推荐使用尺寸为2^n×2^n像素的灰度图像）
2. 设置算法参数：

- 小波基类型（Haar/Daubechies等） - 分解层数（1-3层） - 增强系数（高频子带放大倍数）

1. 运行主程序完成图像增强处理
2. 查看生成的对比图像和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（用于部分可视化功能）
• 至少2GB内存（处理高分辨率图像时建议4GB以上）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像增强处理流程，具体包含图像读取与预处理、小波变换核心算法执行、多尺度分解与子带系数调整、逆变换图像重构、增强效果可视化分析以及质量评价指标计算等功能模块，通过参数配置可实现端到端的图像增强实验验证。