MATLAB轮廓波变换图像分析与重构系统

资 源 简 介

本项目实现了基于轮廓波变换的完整图像分析与重构流程，支持多尺度分解、方向子带分析和逆变换重建，可提取图像在不同尺度及方向上的几何特征，提供高效的多分辨率几何处理工具。

详 情 说 明

基于轮廓波变换的图像多尺度几何分析与重构系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的轮廓波变换(Contourlet Transform)算法系统，专注于图像的多尺度几何分析。该系统能够对输入的二维图像进行多分辨率分解，捕捉图像在不同尺度及方向上的轮廓与纹理特征，并通过逆变换实现高质量图像重构。系统集成了变换过程的可视化与变换质量评估功能，为图像分析、特征提取及压缩编码等应用提供技术支持。

功能特性

• 完整的轮廓波变换流程：实现图像的多尺度金字塔分解与方向滤波器组分解。
• 灵活的参数配置：支持用户自定义分解层数、各层方向子带数量及滤波器类型。
• 多模式图像重构：支持基于全部系数或选择性系数的图像重构。
• 丰富的可视化输出：生成尺度分解树状图、方向子带系数分布热力图。
• 变换质量量化评估：计算重构图像的PSNR指标及系数稀疏度统计。

使用方法

基本调用

运行主程序文件即可启动系统。程序将加载示例图像，并提示用户输入变换参数（如图像路径、分解层数、方向数等）。

参数设置

系统运行时会引导用户设置以下关键参数：

• 输入图像：指定待分析的灰度图像路径。
• 分解层数：定义多尺度分解的层级（如3层）。
• 方向数：为每层分解指定方向子带的数量（如每层分别设置4、8、8个方向）。
• 滤波器类型：选择金字塔分解滤波器（如'9-7'滤波器）和方向滤波器（如'dmaxflat4'滤波器）。
• 重构模式：选择全系数重构或实验性的选择性系数重构。

输出结果

系统执行后将返回：

1. 分解系数结构体：包含低频系数与各尺度各方向的高频子带系数。
2. 重构图像矩阵：双精度数组，尺寸与输入图像一致。
3. 可视化图表：显示分解结构及各子带系数能量分布。
4. 评估报告：在命令行窗口输出重构PSNR和系数稀疏度。

系统要求

• 平台：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：图像处理工具箱 (Image Processing Toolbox)
• 内存建议：处理大型图像（如1024x1024以上）时建议可用内存不小于2GB

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能与工作流程。其主要能力包括：系统初始化与用户交互界面，实现轮廓波变换的正向分解过程，管理多尺度方向子带的生成与存储，执行轮廓波逆变换以重构图像，驱动分解结果与系数分布的可视化模块，并完成重构精度与系数特征的量化计算与分析。