基于MATLAB的多尺度小波变换图像压缩与重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现图像的多层小波分解与重构，支持Haar、Daubechies等多种小波基函数。通过可调节的硬阈值或软阈值控制压缩率，并提供压缩质量评估功能，适用于图像去噪与高效存储。

详 情 说 明

基于多尺度小波变换的图像压缩与重构系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的图像压缩与重构系统，核心采用离散小波变换（DWT）多分辨率分析技术。系统通过对图像进行多层小波分解，结合阈值处理和量化技术，实现高效的有损/无损图像压缩。该系统不仅能够显著减小图像文件大小，还提供全面的质量评估和可视化分析功能，为图像处理研究和应用提供有力支持。

功能特性

• 多层小波分解与重构：支持Haar、Daubechies、Symlets等多种小波基函数，可自定义分解层数
• 灵活阈值压缩：提供硬阈值和软阈值两种去噪方法，支持全局阈值和逐层阈值设置
• 智能压缩模式：可根据需求选择无损压缩或有损压缩模式
• 全面质量评估：自动计算峰值信噪比（PSNR）和压缩比等关键指标
• 可视化分析：提供原始与压缩图像对比、小波系数分布、能量统计等可视化图表
• 系数分布分析：展示不同尺度下的细节分量特征，便于分析小波变换特性

使用方法

1. 图像输入：加载待处理的图像文件（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 参数设置：选择小波基函数类型、分解层数、阈值方法和压缩模式
3. 阈值调整：设置全局阈值或为不同分解层设置个性化阈值参数
4. 执行压缩：运行压缩算法，系统自动完成小波分解、系数处理和图像重构
5. 结果分析：查看压缩后的图像效果、性能报告和各类分析图表
6. 输出保存：保存压缩图像和完整的压缩分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b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）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制器，实现了完整的图像压缩处理流程。它集成了图像读取与预处理、小波变换参数配置、多尺度分解执行、阈值处理与量化、图像重构、质量评估计算以及结果可视化展示等全部核心功能模块，为用户提供一站式的图像压缩解决方案。