MATLAB实现的二进小波多尺度图像分析与重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于二进小波变换的多级图像分解与重构功能，可对图像进行多尺度特征提取和边缘检测，确保变换过程的准确性与稳定性，适用于图像处理和特征分析任务。

详 情 说 明

基于二进小波的多尺度图像分解与重构系统

项目介绍

本项目实现图像的二进小波多级分解，通过小波变换对图像进行多尺度分析，提取不同尺度的特征，并完成图像的重构。项目包括图像的小波分解、边缘检测及重构验证，确保分解与重构的准确性与稳定性。可用于图像处理、特征提取及计算机视觉等领域。

功能特性

• 多尺度分解：采用二进小波变换实现图像的1~N级分解，得到各尺度的近似系数与细节系数
• 边缘检测：基于高频细节系数提取图像边缘特征，生成边缘检测结果
• 精确重构：利用分解系数进行图像重构，验证分解过程的准确性
• 灵活配置：支持多种小波基类型（Haar、Daubechies等）和可调节分解层数
• 多格式支持：支持.jpg、.png图像文件及.mat矩阵文件作为输入

使用方法

1. 准备输入：将待处理的灰度图像（.jpg、.png格式）或矩阵数据（.mat格式）置于指定目录
2. 参数设置：在配置中指定小波基类型和分解层数（推荐3~5层）
3. 执行程序：运行主程序开始图像处理流程
4. 获取结果：程序将生成：

- 多尺度分解系数（存储为.mat文件） - 边缘检测结果图像（.jpg/.png格式） - 重构验证图像（.jpg/.png格式）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）

文件说明

主程序集成了系统的核心处理流程，包含图像读取与预处理、二进小波多级分解执行、基于高频系数的边缘特征提取、以及从分解系数重建图像的全套功能。同时负责处理结果的可视化输出与数据文件的保存。