基于97小波变换的图像压缩MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现基于9-7小波变换的提升格式图像压缩，支持多级分解生成LL、LH、HL、HH子带，并对高频系数进行阈值量化与重构，有效评估压缩性能与视觉质量。

详 情 说 明

基于97小波变换的图像压缩系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一个基于9-7双正交小波变换的图像压缩系统，通过提升格式实现高效的小波变换，对图像进行多级分解和重构。系统采用频域分析、阈值量化与熵编码相结合的技术路线，能够有效评估压缩效果并可视化分析压缩过程中的各项指标。

功能特性

• 多级小波分解：支持3-5层小波分解，生成LL、LH、HL、HH频域子带
• 智能阈值量化：可调节量化阈值对高频系数进行处理，平衡压缩率与图像质量
• 高效熵编码：采用游程编码与霍夫曼编码相结合的数据压缩方案
• 性能评估：实时计算压缩比、峰值信噪比(PSNR)、均方误差(MSE)等关键指标
• 可视化分析：提供压缩前后对比、子带系数分布、质量评估图表等完整可视化输出

使用方法

1. 准备输入图像：将待压缩的图像文件（BMP、PNG、JPEG格式）置于指定目录
2. 设置压缩参数：

- 选择小波分解层数（默认3层） - 调整量化阈值（影响压缩质量） - 设定目标压缩比（可选）

1. 执行压缩处理：运行主程序，系统将自动完成小波变换、量化编码和图像重建
2. 查看输出结果：系统将生成压缩性能报告、可视化对比图和系数分布图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式读写功能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含图像读取与格式转换、小波变换多级分解执行、高频系数阈值量化处理、熵编码压缩与解压缩操作、图像重构与质量评估计算，以及结果可视化与性能报告生成等功能模块，是整个图像压缩流程的调度中心。