基于MATLAB小波变换的多尺度图像增强系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现基于小波变换的图像增强算法，通过多尺度分解对图像高频细节和低频分量分别进行对比度增强与噪声抑制处理，有效提升图像质量的同时保持边缘特征。

详 情 说 明

基于小波变换的多尺度图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小波变换的先进图像增强处理方案。核心原理是利用二维离散小波变换将输入图像分解为不同频率的子带，分别对代表细节信息的高频分量和代表轮廓背景的低频分量进行针对性的优化处理，最后通过小波重构得到视觉效果更佳、细节更清晰的增强图像。该系统特别适用于对图像质量有较高要求的领域，如医学影像分析、遥感图像处理等。

功能特性

• 多尺度分析：利用小波变换的多分辨率特性，在不同尺度上分析并处理图像特征。
• 针对性增强：可独立调整高频分量（用于边缘锐化、细节增强）和低频分量（用于对比度调整、背景平滑）的处理强度。
• 自适应算法：提供可根据图像内容自动调整参数的增强算法，以达到最优效果。
• 噪声抑制：通过对小波系数进行阈值处理，有效抑制图像噪声，同时保留重要细节。
• 效果可视化：支持生成小波分解系数图、增强前后对比图及量化性能指标报告，便于效果评估。

使用方法

1. 准备输入：确保待处理的图像为支持的格式（如JPG, PNG, BMP），并为8位或16位无符号整型数据。
2. 设置参数：运行主程序，根据需要选择小波基类型（例如db4, sym8）、设定增强强度系数和噪声阈值等可选参数。
3. 执行处理：系统将自动完成小波分解、系数处理和小波重构的全流程。
4. 获取结果：程序输出增强后的图像（保持原分辨率与数据类型），并可选择保存处理过程中的可视化图表和性能报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Wavelet Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，其功能包括：读取并验证输入图像，执行二维离散小波变换以实现图像的多尺度分解，对分解后得到的各层高频与低频系数分别应用阈值去噪和非线性增强算法，最后通过小波逆变换重构出增强图像。此外，它还负责生成并展示关键的可视化结果，如各层小波系数图、增强前后对比图，并计算输出用于评估增强效果的客观性能指标。