MATLAB实现基于Haar小波的图像压缩重构与质量评估系统

资 源 简 介

该项目提供完整的图像压缩解决方案，通过MATLAB实现Haar小波多级分解、系数量化处理和图像重构功能。系统能够计算重构图像与原图的均方误差，适用于图像处理教学研究和压缩算法性能分析。

详 情 说 明

基于Haar小波的图像压缩重构与质量评估系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像压缩与重构系统，利用Haar小波变换对输入图像进行多级分解、系数量化处理，然后通过逆变换重构图像，并评估重构图像的质量。系统能够直观展示压缩前后的图像对比以及误差分布情况，为图像压缩算法的性能分析提供可视化的评估工具。

功能特性

• 图像预处理：支持标准RGB或灰度图像的读取与格式转换
• 多级小波分解：基于Haar小波基函数进行可配置层数的小波变换
• 系数量化处理：支持量化步长或压缩比参数设置
• 图像重构：通过小波逆变换恢复压缩后的图像
• 质量评估：计算均方误差(MSE)和信噪比(SNR)客观评价指标
• 可视化展示：同时显示原始图像、重构图像及误差分布热力图
• 性能报告：生成包含处理参数和评估结果的详细文本报告

使用方法

1. 准备输入图像文件（如Fig8.23.jpg）
2. 设置小波变换参数（分解层数，默认3层）
3. 配置量化参数（量化步长或压缩比）
4. 运行主程序开始处理
5. 查看输出的重构图像和质量评估结果
6. 分析可视化对比图和误差分布热力图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、小波分解与重构的参数配置、量化处理执行、质量指标计算以及结果可视化展示等完整功能链。该文件整合了所有关键算法模块，为用户提供一站式的图像压缩评估解决方案。