基于Haar小波的图像多尺度分析MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供基于Haar小波的图像多层分解与重构功能，支持可视化展示各尺度下的低频近似分量和高频细节分量，可用于图像分析和特征提取验证。

详 情 说 明

基于Haar小波的图像多尺度分解与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于Haar小波变换的图像多尺度分析与处理系统。系统实现了二维离散小波变换(DWT)算法，能够对输入的灰度或彩色图像进行多级分解，提取图像在不同尺度下的低频近似信息和高频细节信息。通过多分辨率分析(MRA)技术，系统为用户提供直观的图像频域特征展示和定量分析能力。

功能特性

• 多尺度分解：支持自定义分解层数（默认3层）的Haar小波分解
• 通用图像支持：兼容多种图像格式（jpg、png、bmp等），支持灰度图像和RGB彩色图像
• 智能尺寸适配：自动处理任意尺寸图像，对非2的幂次方尺寸进行补零处理
• 可视化展示：以子图形式清晰展示各层小波分解结果（LL、LH、HL、HH子带）
• 重构验证：提供逆变换功能，验证分解过程的正确性
• 能量分析：统计分析各频带能量占比，生成定量分析报告

使用方法

1. 准备图像：将待分析的图像文件放置在指定目录
2. 参数设置：根据需要调整小波分解层数参数
3. 运行系统：执行主程序启动图像分解与分析
4. 结果查看：系统将展示分解结果可视化图、重构图像对比和能量分布报告
5. 数据保存：可选择保存小波系数矩阵和分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间以处理大型图像文件

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括图像读取与预处理、小波变换参数配置、多级分解算法实现、分解结果可视化展示、图像重构验证以及频带能量统计分析等完整处理流程。该文件作为系统的统一入口，协调各功能模块有序执行，确保从图像输入到分析结果输出的全流程自动化处理。