基于MATLAB的Daubechies小波图像多级分解系统

资 源 简 介

本项目实现了基于Daubechies小波系列的图像多分辨率分解，支持1-N级可定制化分解层级。系统提供交互界面与参数设置功能，可输出近似系数和水平、垂直、对角线三个方向的细节系数，适用于图像分析与处理任务。

详 情 说 明

基于Daubechies小波的图像多级分解系统

项目介绍

本项目实现了一个基于Daubechies小波系列的图像多级分解系统，能够对二维图像进行可定制化的多分辨率分析。系统采用离散小波变换算法，通过金字塔式分解结构，将输入图像分解为不同尺度下的近似系数和细节系数，为图像处理、压缩和分析提供有效的多尺度表示工具。

功能特性

• 多级分解支持：支持1-N级可定制分解级数，满足不同分辨率分析需求
• 小波类型可选：提供db1-db10共10种Daubechies小波滤波器选择
• 完整系数提取：每级分解输出LL（近似）、LH（水平细节）、HL（垂直细节）、HH（对角线细节）四个子带系数
• 多格式输入支持：兼容jpg、png、bmp等常见图像格式，自动处理灰度图像和彩色图像
• 灵活边界处理：支持对称扩展和周期扩展两种边界处理方式
• 可视化展示：以子图形式直观展示各层次分解结果
• 输出多样化：支持系数矩阵保存、分解图示导出和质量评估报告生成
• 重构评估：可选输出重构图像的PSNR和SSIM质量评估指标

使用方法

1. 图像输入：选择或输入待分解的图像文件路径
2. 参数设置：

- 指定小波类型（db1-db10） - 设置分解级数（正整数） - 选择边界处理方式（对称/周期扩展）

1. 执行分解：运行主程序开始多级小波分解过程
2. 结果查看：

- 查看生成的分解可视化图示 - 检查各子带系数矩阵 - 阅读包含能量分布统计的报告文件

1. 结果保存：可选择保存系数矩阵、分解图像和质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于处理大尺寸图像）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括图像预处理、小波变换参数配置、多级分解执行流程、结果可视化生成以及输出文件管理等功能。该文件负责协调各个功能模块的协作，处理用户交互输入，并组织分解结果的展示与保存。具体实现了图像格式转换、小波滤波器初始化、金字塔分解算法调用、系数矩阵提取、质量评估计算等关键操作。