MATLAB实现的小波变换图像分层压缩系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB的小波变换工具箱，对图像进行两级分层压缩。通过一次小波分解提取高频与低频分量，再对低频子图二次分解，有效减小图像体积。支持haar、db等自定义小波基，适用于图像预处理与存储优化场景。

详 情 说 明

基于小波变换的图像分层压缩系统

项目介绍

本项目实现了一种基于离散小波变换（DWT）的图像分层压缩系统。系统充分利用小波变换的多分辨率分析特性，通过两级小波分解对图像进行分层压缩处理。首先对原始图像进行一级小波分解，分离低频与高频分量；随后针对低频子图进行二次小波分解，实现更深层次的数据压缩。系统支持多种小波基函数选择和自定义阈值设定，能够在保留图像主要视觉特征的前提下显著降低数据存储量。

功能特性

• 双层小波压缩：采用两级离散小波变换，实现图像的分层压缩
• 多小波基支持：可选用haar、db4等多种小波基函数
• 自适应阈值处理：支持自定义阈值进行系数量化，平衡压缩率与质量
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 色彩空间处理：自动将彩色图像转换为YUV空间，独立处理亮度分量
• 可视化分析：提供各层级小波系数分布图谱展示
• 压缩评估：自动计算压缩比并生成质量评估报告

使用方法

1. 准备图像：将待压缩图像放置于指定输入目录
2. 参数设置：在配置文件中指定小波基类型、阈值参数等
3. 执行压缩：运行主程序开始分层压缩处理
4. 结果获取：在输出目录查看重构图像、压缩报告和系数可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox
• 内存推荐：至少4GB RAM（处理高分辨率图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像读取与格式验证、色彩空间转换预处理、基于选定小波基的两级分解操作、阈值量化压缩控制、分层重构与图像恢复、压缩性能指标计算与报告生成、以及小波系数分布可视化图谱绘制等功能模块。