MATLAB实现基于小波变换的图像压缩与编码系统

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现图像的多级小波分解与重构，支持多种小波基函数选择（如Haar、Daubechies等），可进行硬/软阈值压缩处理，并完成压缩图像的PS编码存储。适用于图像去噪、压缩与高效编码场景。

详 情 说 明

基于小波变换的图像压缩与编码的MATLAB实现

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了基于小波变换的图像压缩与编码算法。通过离散小波变换(DWT)对图像进行多尺度分解，结合阈值压缩和量化技术，有效减少图像数据量，并支持重构图像与质量评估。项目提供了完整的功能模块，可用于图像压缩算法研究、教学演示和实际应用。

功能特性

• 多级小波分解：支持1-N级小波分解，可灵活控制分解粒度
• 多小波基选择：提供Haar、Daubechies系列等多种小波基函数
• 阈值压缩处理：支持硬阈值和软阈值两种去噪方式，可调节压缩强度
• 图像编码存储：实现压缩数据的有效编码和存储
• 质量评估体系：计算PSNR、压缩率等关键指标评估压缩效果
• 可视化展示：提供原始图像、压缩图像对比及小波系数分布可视化

使用方法

1. 准备输入图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 设置小波基类型（如'haar'、'db4'等）
3. 指定小波分解层数（通常3-5层）
4. 选择阈值类型（硬阈值/软阈值）和阈值大小
5. 运行主程序完成压缩处理
6. 查看输出的重构图像和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2016b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

主程序实现了图像压缩的完整流程控制，包括图像读取与预处理、小波变换参数配置、多级分解执行、阈值压缩处理、量化编码操作、图像重构计算以及结果可视化输出。同时提供压缩性能指标评估和对比分析功能，支持用户交互式参数调整和批量处理能力。