MATLAB曲线波分析工具箱CurveletLab：高效FDCT图像处理解决方案

资 源 简 介

CurveletLab是基于MATLAB与C语言混合编程的曲线波分析工具箱，提供快速离散曲线波变换（FDCT）及逆变换功能，支持多尺度、多方向的图像分析与处理，尤其适用于边缘检测与纹理增强等视觉任务。

详 情 说 明

CurveletLab 工具箱开发与集成——基于MATLAB与C语言的曲线波分析系统

项目介绍

CurveletLab 是一个功能完整的曲线波（Curvelet）分析工具箱，实现了基于多尺度几何分析（MGA）理论的第二代曲线波变换算法。本项目采用 MATLAB 与 C 语言混合编程技术，兼顾了算法效率与用户交互便利性，专门用于处理具有曲线奇异性的二维信号，为图像分析、去噪、压缩等应用提供强大支持。

功能特性

• 核心变换算法：实现快速离散曲线波变换（FDCT）及其逆变换，支持多尺度、多方向的图像分析。
• 高效计算：底层核心算法采用 C 语言实现并通过 Mex 接口集成，显著提升计算性能。
• 应用模块：提供图像去噪、压缩、特征提取等实用处理功能。
• 可视化工具：可直观展示不同尺度与方向下的曲线波系数分布。
• 质量评估：输出 PSNR、重构误差等客观评价指标，便于结果分析。

使用方法

1. 准备输入图像：载入待处理的二维灰度图像（推荐尺寸为 2 的幂次方，如 256×256）。
2. 设置参数：指定变换的尺度数目（通常 3~5 层）及各尺度下的方向数。
3. 选择处理模式：执行曲线波变换、图像重构、去噪或压缩等操作。
4. 获取结果：得到变换系数、重构图像、性能指标及可视化图表。

基本调用示例（在 MATLAB 环境中）： % 载入图像并参数设置 img = imread('input.jpg'); scales = 4; % 设置4个尺度 % 执行曲线波变换 coeffs = curvelet_transform(img, scales); % 进行图像重构 recon_img = curvelet_reconstruct(coeffs);

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 编译环境：配置 MATLAB Mex 编译器，用于编译 C 语言源码
• 内存建议：至少 4GB RAM（处理大图像时推荐 8GB 或以上）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括图像数据的读入与预处理、曲线波变换与重构过程的调度执行、各类应用模块（如去噪与压缩）的功能调用、计算结果的可视化展示以及性能指标的分析与报告生成。它作为用户与底层算法之间的主要交互接口，负责协调整个系统的运行流程。