MATLAB二维小波特征提取与优化图像匹配系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用二维离散小波变换提取图像的概貌系数作为特征，通过优化特征表示提升图像匹配性能。系统专注于低频分量处理，有效简化特征维度并增强匹配准确性。

详 情 说 明

基于二维小波特征提取与系数优化的图像匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种基于二维小波变换的图像特征提取与匹配系统。系统通过对图像进行多尺度小波分解，提取图像的概貌特征（低频分量），并通过优化特征表示来实现高效准确的图像匹配。该方法特别适用于需要快速匹配和特征降维的图像处理应用场景。

功能特性

• 多尺度特征分析：支持不同分辨率图像的匹配需求
• 小波基可配置：提供db1、db4、sym4等多种小波函数选择
• 特征维度优化：通过阈值处理保留关键低频系数，去除冗余高频细节
• 相似度计算：基于优化后的特征向量进行图像相似度匹配
• 可视化分析：生成小波系数分布对比图，直观展示特征差异

使用方法

1. 准备输入图像：准备待匹配的JPEG/PNG格式灰度图像（建议尺寸为2的整数次幂）
2. 设置参数：

- 选择小波基类型（如db1、db4、sym4等） - 设置系数保留阈值（默认保留低频分量）

1. 执行匹配：运行主程序进行特征提取和相似度计算
2. 查看结果：获取匹配度评分、可视化图表和详细匹配报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Wavelet Toolbox
• 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，包括图像读取与预处理、小波变换分解执行、特征系数提取与优化处理、相似度计算与匹配评估，以及结果可视化与报告生成等关键操作模块。