基于MATLAB的二进小波变换图像增强系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于二进小波变换的图像增强系统，通过多尺度分解、高频增强与低频保真处理，自适应调整小波系数，有效提升图像细节并抑制噪声，适用于医学图像与遥感影像处理。

详 情 说 明

基于二进小波变换的图像增强系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的图像增强系统，核心算法采用二进小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）。系统通过对图像进行多尺度分解，分别对高频细节和低频背景进行差异化处理，实现局部对比度提升、边缘细节增强和噪声抑制。特别适用于医学影像、遥感图像等对细节增强要求较高的应用场景。

功能特性

• 多尺度分解：支持自定义小波基和分解层数，将图像分解为不同尺度的高频细节和低频近似分量
• 高频细节增强：通过小波系数阈值处理和自适应调整，增强边缘、纹理等细节信息
• 低频背景保真：保持图像低频分量的整体结构，避免过度增强导致的失真
• 自适应增强：提供可配置的增强强度系数，根据不同图像特性灵活调整增强效果
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标，定量评估增强效果
• 结果可视化：支持原始图像与增强图像的对比显示，以及小波分解中间结果的可视化

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（支持.jpg、.png、.bmp等格式）
2. 运行主程序，系统将自动完成图像增强流程
3. 查看输出的增强图像和质量评估结果

参数配置

用户可通过修改参数设置来调整增强效果：

• wavelet_type：小波基类型（如'db4'、'haar'等）
• enhancement_strength：增强强度系数（ typically 1.0-3.0）
• decomposition_levels：小波分解层数（ typically 3-5）
• threshold_method：小波系数阈值处理方法

输出结果

• 增强后的图像文件
• 原始与增强图像的对比图
• 质量评估报告（PSNR、SSIM值）
• 各尺度小波系数可视化图（可选）

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：

- Image Processing Toolbox - Wavelet Toolbox

• 内存要求：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像增强流程，包含图像读取与预处理、二进小波多尺度分解、高频系数增强处理、低频系数保真处理、小波逆变换重构、增强结果质量评估以及结果可视化输出等核心功能模块，实现了从输入到输出的端到端图像增强处理。