MATLAB实现的二维小波变换图像压缩系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用二维离散小波变换（2D-DWT）对图像进行多级分解，通过阈值处理和小波系数压缩实现高质量图像压缩。支持多种小波基函数选择，可灵活调节压缩率，满足有损/无损压缩需求。

详 情 说 明

基于二维小波变换的图像压缩系统

项目介绍

本项目利用 MATLAB 实现了一个基于二维离散小波变换（2D-DWT）的图像压缩系统。系统能够对输入图像进行多级小波分解，通过对高频小波系数施加阈值处理以压缩数据，并重建出压缩后的图像。用户可灵活选择小波基函数、分解层数以及阈值参数，以在压缩率和重构图像质量之间取得平衡。系统同时提供关键的压缩性能评估指标，便于量化分析压缩效果。

功能特性

• 多级小波分解与重构：支持对图像进行多层级（如1至N级）的二维离散小波分解与精确重构。
• 灵活的参数选择：可选择多种小波基函数（如 haar, db1, db4 等）和分解层级。
• 阈值处理压缩：提供硬阈值与软阈值两种处理方式，阈值参数可根据比例或绝对值进行设定。
• 全面的性能评估：计算并输出压缩比（CR）、峰值信噪比（PSNR）等关键指标。
• 可视化分析：可显示小波分解后的各层级近似与细节系数子带图像。

使用方法

1. 准备输入：准备好待压缩的原始图像文件（如 .jpg, .png, .bmp）。
2. 设置参数：在运行主程序时，根据提示或直接修改代码中的参数，指定：

- 图像文件路径 - 小波基函数名称 - 分解层级数 - 阈值类型（硬/软）及其参数

1. 运行程序：执行主脚本。系统将自动完成压缩流程。
2. 查看结果：程序会在命令行窗口输出压缩比和PSNR值，并显示原始图像、重构图像以及小波分解的可视化结果。压缩后的图像也会被保存到指定路径。

系统要求

• MATLAB：需要安装 MATLAB R2016a 或更高版本。
• Image Processing Toolbox：需要此工具箱以支持图像读写和相关处理函数。

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括读取原始图像、执行指定参数的多级二维小波分解、对分解后的系数进行阈值量化以实现数据压缩、从压缩后的小波系数中重构图像、计算并展示压缩比与峰值信噪比等关键性能指标，以及生成并显示原始图像、重构图像和小波分解结构的可视化图形结果。