基于MATLAB的图像压缩与编码系统：小波变换实现

资 源 简 介

该系统利用离散小波变换（DWT）对图像进行多级分解，通过阈值处理和量化技术压缩高频系数，实现高效图像压缩与重构。支持自定义分解层级和压缩参数，适用于图像处理研究与应用。

详 情 说 明

基于小波变换的MATLAB图像压缩与编码系统

项目介绍

本项目基于离散小波变换（DWT）实现了一套完整的图像压缩与编码系统。系统通过多级二维小波分解将图像转换为频域表示，利用高频系数的稀疏特性进行阈值量化与压缩编码，最终通过小波重构恢复图像。系统支持灰度与彩色图像处理，可评估压缩质量并可视化压缩过程。

功能特性

1. 多格式图像支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见格式的灰度/彩色图像
2. 灵活小波变换：支持多种小波基（haar、db4、sym5等）与可配置分解层数
3. 智能阈值压缩：提供全局阈值、VisuShrink、SureShrink等阈值方案
4. 质量评估体系：计算压缩率、PSNR、SSIM等多维度质量指标
5. 可视化分析：展示原始/压缩图像对比、小波系数分布热力图
6. 参数化控制：可调节压缩强度、小波参数等关键参数

使用方法

基本操作流程

1. 运行主程序文件，系统将自动加载示例图像或指定路径图像
2. 在参数设置区选择小波类型、分解层数、阈值方法（如默认使用SureShrink）
3. 执行压缩流程，系统将依次完成：

- 图像预处理与色彩空间转换（彩色图像转为YCrCb） - 多级二维小波分解生成低频近似与高频细节系数 - 对高频系数进行阈值量化与零树编码简化处理 - 逆变换重构压缩图像并转换回原始色彩空间

1. 查看输出结果：

- 弹出窗口显示原始与压缩图像的视觉对比 - 命令行输出压缩率（如65%）、PSNR值（如38.2dB）等指标 - 生成小波系数分布热力图展示各层级子带能量集中情况

高级自定义

• 修改阈值参数：调整threshold_factor变量控制压缩强度（值越大压缩越强）
• 更换小波基：在wavelet_type中指定符合MATLAB Wavelet Toolbox规范的小波名称
• 扩展质量指标：在评估模块中添加MSE、SSIM等自定义指标计算

系统要求

运行环境

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Wavelet Toolbox
• 内存建议：≥4GB（处理高分辨率图像时需更大内存）
• 显示支持：1024×768以上分辨率以完整显示可视化结果

依赖检查

运行前请执行以下代码验证环境： hasIPT = license('test', 'image_toolbox'); hasWVT = license('test', 'wavelet_toolbox'); assert(hasIPT & hasWVT, '需安装图像处理与小波工具箱');

文件说明

主程序文件完整实现了系统的核心处理逻辑，包含图像读入与格式校验、小波分解参数配置、阈值处理与系数量化、图像重构与质量评估等全流程功能。该文件通过模块化设计集成了色彩空间转换、多层级小波变换、系数压缩编码、结果可视化四大核心模块，用户可通过修改入口参数灵活控制压缩策略。程序运行时自动生成压缩报告，包含关键参数记录与性能指标分析。