基于Contourlet变换的MATLAB多尺度图像分析工具箱

资 源 简 介

本工具箱实现了完整的Contourlet变换算法，支持图像的多尺度分解与方向性分析。提供多分辨率系数的提取、重构功能及逆变换，适用于图像处理与特征分析研究。

详 情 说 明

基于Contourlet变换的多尺度图像分析工具箱

项目介绍

本项目实现了一个完整的Contourlet变换多尺度图像分析工具箱。Contourlet变换作为一种"真正的"二维图像表示方法，能够有效捕捉图像中的平滑轮廓和几何结构，克服了小波变换在表示方向信息方面的局限性。该工具箱提供了从变换分解到重构验证的全流程解决方案，适用于图像处理、特征分析和压缩感知等多个领域。

功能特性

• 完整的Contourlet变换算法：实现多尺度分解与方向性分析，包含拉普拉斯金字塔分解和方向滤波器组
• 灵活的参数配置：支持1-5层分解尺度，每层可配置2^k个方向（k=1,2,3,...）
• 多种滤波器选择：提供9-7滤波器、maxflat滤波器等多种滤波器类型
• 精确的逆变换实现：确保图像重构的完整性和准确性
• 丰富的可视化功能：展示各尺度、各方向的变换系数分布和能量特征
• 对比分析工具：支持与Wavelet变换的对比，凸显Contourlet变换的方向捕捉优势
• 性能评估报告：自动计算变换/重构过程的PSNR指标和统计特征

使用方法

基本变换与重构

% 读取图像并转换为double类型 img = im2double(imread('test.jpg'));

% 配置变换参数（3层分解，方向数分别为4,8,8） params.nlevels = [3,3,3]; % 各层分解级数 params.directions = [4,8,8]; % 各层方向数 params.filter = '9-7'; % 选择滤波器类型

% 执行Contourlet变换 coeffs = contourlet_transform(img, params);

% 执行逆变换重构图像 reconstructed = contourlet_inverse(coeffs, params);

% 计算重构质量PSNR psnr_value = psnr(img, reconstructed);

可视化分析

% 显示变换系数分布 show_contourlet_coeffs(coeffs);

% 绘制能量分布图 plot_energy_distribution(coeffs);

% 与Wavelet变换对比 compare_with_wavelet(img, params);

参数配置选项

• 分解层数：1-5层，每层可独立设置
• 方向数：每层支持2,4,8,16个方向
• 滤波器类型：'9-7'、'maxflat'、'pkva'等

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

main.m文件作为工具箱的主入口点，整合了Contourlet变换的核心处理流程，实现了图像加载、参数配置、正逆变换执行、结果可视化以及性能评估等完整功能。该文件通过模块化设计将复杂的多尺度分析过程封装为简洁的用户接口，支持一键式完成从变换分析到结果展示的全套操作，同时提供灵活的参数调整机制以满足不同应用场景的需求。